野外环境下基于AK—means聚类算法的障碍检测研究  

Research on Obstacle Detection Based on AK- means Clustering Algorithm in Field Environment

作　　者：曹剑[1] 徐友春[2] 赵建辉[3] 张志超[1] 李建市[1] 

机构地区：[1]军事交通学院研究生管理大队,天津300161 [2]军事交通学院汽车工程系,天津300161 [3]军事交通学院基础部,天津300161

出　　处：《军事交通学院学报》2012年第8期45-49,共5页Journal of Military Transportation University

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划重点支持项目（91120306）;国家自然科学基金资助项目（51175290）

摘　　要：为了完成野外环境下无人自主导航车的障碍检测任务，应用AK—means聚类算法对四线激光雷达数据进行挖掘，聚类结果输出为候选障碍，为了克服车辆颠簸引起的错误聚类，引入加权欧氏距离对聚类评价指标DBI进行改进。试验结果表明，障碍检测算法在车辆低速行驶时稳定可靠。In order to obtain obstacle information in field environment for an unmanned ground vehicle（ UGV）, AK -means clustering algorithm was applied in four - layer laser radar data mining. The result of clustering output candidate obstacles. To overcome the false clustering due to vibration of UGV, using euclidean distance with weight to improve the evaluation - DBI. The experimental results show that the obstacle detection algorithm is reliable in low speed driving.

关 键 词：AK—means 野外环境 障碍检测 激光雷达 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]