基于三维激光雷达的障碍物检测方法研究

为满足无人智能车辆(UGV)实时检测周边环境的要求,提出一种基于三维激光雷达的障碍物检测方法。通过获取激光雷达扫描数据,采用基于栅格的垂直高度阈值来实现对凸起障碍的检测,基于相邻扫描线的水平距离阈值以及垂直梯度阈值来检测凹陷障碍,同时采用激光雷达与CCD摄像机信息融合的方法来提取出障碍物的精确尺寸信息,实时构建环境栅格地图,区分可行驶区域和不可行驶区域,用以实现自主避障.实验结果表明,该方法具有良好的实时性和鲁棒性,且精度较高。

一种基于数据聚类的目标检测算法

论文主要阐述了一种基于数据聚类的目标检测方法,该方法将数据点间的距离关系作为聚类分析的依据,通过对数据的聚类分析得到目标的位置和外形尺寸。该算法有着广泛的应用,不但可以应用于激光雷达点云数据的处理,还可以应用于图像数据的处理,实验结果表明该算法正确有效。