检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安工业大学电子信息工程学院,西安710021
出 处:《西安工业大学学报》2015年第3期205-209,共5页Journal of Xi’an Technological University
基 金:中央财政支持地方高校专项发展基金会(CXY1080)
摘 要:为了解决在未知环境情况下障碍物运动状态的检测问题,提出一种基于激光雷达自主动态障碍物的检测方法.通过近邻域法和规则分类器算法对激光雷达检测的数据进行聚类;在此基础上分析了聚类障碍物的特征参数,利用聚类障碍物数据的置信区间关联性分析确定了障碍物的类型,对同一类型障碍物进行相对坐标转化分析确定了障碍物的速度、航向.实验结果表明;该方法能够在25ms内实现对车辆通行区域内的障碍物进行有效的聚类,从而实现对同一障碍物速度和航向的检测.In order to detect the motion state of an obstacle in an unknown environment,a method for detecting dynamic obstacles by using laser radar is put forward.The close neighborhood method and the rules classifier algorithm are used to cluster the data obtained by the laser radar.And then the characteristic parameters of the clustering obstacles are analyzed.The types of obstacles are determined by analyzing the confidence interval correlation of the clustering obstacle data,and the velocity and azimuth of the obstacles are determined by the relative coordinate transformation of the obstacles of the same type.The experimental results show that the method can effectively cluster the obstacles in the traffic region in 25 ms,so as to detect the velocity and azimuth of the same obstacle.
分 类 号:TN958.98[电子电信—信号与信息处理]
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