基于雷达和视觉融合的地铁工程车障碍物检测系统

目的:为改变当前地铁工程车仍采用传统人工瞭望方式进行障碍物检测的困境,以激光雷达、高清相机作为数据采集传感器,设计了基于雷达和视觉融合的障碍物检测系统。方法:结合K-means算法进行基于激光点云的障碍物检测,运用YOLOv5-seg算法提取轨道走行区图像,并采用YOLOx算法完成基于视觉的障碍物检测,然后将基于激光点云的障碍物检测结果与基于视觉的障碍物检测结果进行后融合得到最终检测结果。结果及结论:建立了基于雷达和视觉融合的地铁工程车障碍物检测系统,完成了不同场景下的行人侵限检测实验和白天、黑夜下不同尺寸障碍物侵限检测试验。试验结果验证了该系统检测能力满足要求,能够实现地铁工程车自主障碍物检测。