动态环境中多帧点云融合算法及三维目标检测算法研究
Research on multi-frame point cloud fusion algorithm and 3D object detection algorithm in dynamic environment
1. 华中师范大学 物理科学与技术学院, 武汉 430079
2. 武汉环宇智行科技有限公司, 武汉 430079
摘要
低线束激光雷达扫描的点云数据较为稀疏，导致无人驾驶环境感知系统中三维目标检测效果欠佳，通过多帧点云配准可实现稀疏点云稠密化，但动态环境中的行人与移动车辆会降低激光雷达的定位精度，也会造成融合帧中运动目标上的点云偏移较大。针对上述问题，提出了一种动态环境中多帧点云融合算法，利用该算法在园区道路实况下进行三维目标检测，提高了低线束激光雷达的三维目标检测精度。利用16线和40线激光雷达采集的行驶路况数据进行实验，结果表明该算法能够增强稀疏点云密度，改善低成本激光雷达的环境感知能力。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.05.0345
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 909-913
文章编号: 1001-3695(2023)03-044-0909-05
发布历史
[2022-09-23] 优先出版
[2023-03-05] 印刷出版
引用本文
王理嘉, 于欢, 刘守印. 动态环境中多帧点云融合算法及三维目标检测算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (3): 909-913. (Wang Lijia, Yu Huan, Liu Shouyin. Research on multi-frame point cloud fusion algorithm and 3D object detection algorithm in dynamic environment [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (3): 909-913. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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