基于单线激光雷达的道路区域分割

针对单线激光雷达在进行道路区域分割时出现的识别不准确以及精度问题,研究一种基于最大熵原理提取自适应阈值,并通过滑动窗口法实现道路区域分割的方法。利用中值滤波对原始点云数据进行预处理,以减少噪声和异常值产生的影响;结合最大熵原理提取的自适应阈值和滑动窗口算法完成对道路区域点云的分割;最后基于概率论的方法确定道路边界点云。通过对3种不同类型的结构化道路进行实验,得到路面、障碍物以及路沿的识别准确率依次为96.88%、86.82%、95.50%,证明了该方法的有效性和适用性。

高速公路弯道边界的识别与重建

分析了智能车辆安全辅助驾驶系统中弯道分道线的检测提取方法,提出一种基于道路区域分割的弯道检测新算法,包含道路区域分割和弯道边界检测。在分割出道路区域和天空区域并划定弯道检测的感兴趣区域后,提取分道线候选点,并对候选点进行校正,最终拟合并重建出弯道分道线,且准确判断了车道线弯曲方向。实验证明,该算法的实时性和准确性均高于在整幅图像中提取车道线的传统方法。