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一种改进Delaunay三角剖分的临时道路检测方法

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针对由交通锥桶引导的临时道路,提出一种改进Delaunay三角剖分算法,实现该特殊场景下的道路检测.使用YOLOv4 算法对图像中的交通锥桶目标进行识别,并融合图像信息与激光雷达获取的交通锥桶点云信息,对融合后的交通锥桶信息进行Delaunay三角剖分,提出一种Delaunay三角网滤波算法与局部优化策略,根据路况变化实现Delaunay三角网权重与损失值的实时计算,有效滤除损失值总和不满足条件的三角边,算法减少了Delaunay三角网内的噪声约束,有效实现车道线与可行驶路径的快速规划与实时更新.实车实验结果表明:该算法平均耗时35.4 ms,所检测路径绝对轨迹误差为0.2 m、准确率为97%,相比传统Delaunay三角剖分算法,改进后的算法满足实时性要求,降低了路径检测误差,提高了路径检测准确率.
A temporary road detection method based on an improved Delaunay triangulation

王超、王立勇、苏清华、丁炳超、张政、贾晓亮

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北京信息科技大学 现代测控技术教育部重点实验室,北京 100192

陆军装备部驻北京地区军事代表局驻临汾地区军事代表室,山西 临汾 041000

锥桶识别 方程式赛车 三角剖分 路径规划 临时道路检测

国家基础加强计划国家基础加强计划促进内涵发展科研水平提高项目

2021JCJQJJ0022MKF202100092020KYNH112

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.010

重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
年,卷(期)：2023.37(11)
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