| 基于点云多帧融合的相邻障碍物聚类分割方法 |
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| 引用本文： | 彭罗曼,张海洋,王文鑫,白莎莎,刘炫,赵长明.基于点云多帧融合的相邻障碍物聚类分割方法[J].应用光学,2023(6):1324-1331. |
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| 作者姓名： | 彭罗曼 张海洋 王文鑫 白莎莎 刘炫 赵长明 |
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| 作者单位： | 1. 光电成像技术与系统教育部重点实验室;2. 信息光子技术工业和信息化部重点实验室;3. 北京理工大学光电学院 |
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| 摘 要： | 相邻障碍物的分割是无人驾驶领域的技术难点，低线激光雷达点云稀疏，无法聚类远距离物体，但激光雷达线束越多越昂贵。为了实现低成本聚类分割相邻障碍物，实验场景选取常用交通场景对象相邻的人/人、人/车，提出了一种基于多帧融合的相邻障碍物分割方法。基于惯性测量单元、激光雷达融合多帧点云，解决了低线激光雷达因分辨率低而无法聚类远距离相邻行人的问题。提出改进的欧式聚类，加入自适应阈值和向量角度约束两个新的分割标准，提高相邻障碍物的分割效果。实验结果表明，该方法具有成本低、聚类精准等特点，与单帧传统欧式聚类算法相比，该方法针对相邻障碍物分割的准确度提升约30.7%，对低线激光雷达在障碍物聚类以及后续的检测具有一定参考意义。
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| 关 键 词： | 多帧融合 自适应阈值 相邻障碍物分割 稀疏点云聚类 |
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