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文檔簡介
1、非結(jié)構(gòu)化道路檢測技術(shù)是智能車輛自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一,是目前研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。單一的傳感器常常無法有效的感知環(huán)境信息,陸地自主車安裝了多種傳感器,本文以非結(jié)構(gòu)化道路路邊融合為研究對象,通過融合多個傳感器數(shù)據(jù),輸出可靠的道路邊界位置以及道路區(qū)域內(nèi)的障礙物信息,保證車輛的安全行駛。
本文的融合系統(tǒng)使用了攝像機(jī)、紅外夜視儀、激光雷達(dá)三種傳感器,關(guān)于道路邊界主要研究了彩色圖像的道路分割、基于激光雷達(dá)的路邊描述,并對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分析
2、處理進(jìn)行障礙檢測。
論文研究了一種基于彩色圖像的非結(jié)構(gòu)化道路分割的方法,并在此基礎(chǔ)上提取路邊特征點(diǎn)供給融合模塊。在色度空間對H,S兩個分量使用大津法選取合適的閾值進(jìn)行初步分割,為了避免顏色相近的天空、植被等的影響,將視覺近區(qū)域作為檢測區(qū)域。將兩個分割結(jié)果合理的進(jìn)行與操作,再對二值圖像的噪聲點(diǎn)使用形態(tài)學(xué)、閾值面積消去、種子填充等算法處理,將道路與非道路區(qū)域完整的區(qū)分開來。對于大面積陰影影響下的非結(jié)構(gòu)化道路,進(jìn)行OTSU二次分
3、類,并根據(jù)設(shè)置的道路參考區(qū)域模型和飽和度信息歸為道路與非道路類,完成道路分割。
對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的道路邊界提取設(shè)計了一種方法,先使用K均值聚類將數(shù)據(jù)劃分為兩類,分別代表道路左右兩側(cè)的障礙以及植被,再根據(jù)SVM算法求出使分類間隔最大的隔離帶,意味著激光雷達(dá)數(shù)據(jù)描述下的道路左右邊界。在障礙檢測上,對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)濾波后聚類分析,根據(jù)各類的橢圓特征信息對障礙進(jìn)行識別。
研究了視覺傳感器與激光雷達(dá)的時空融合算法。對于多個
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