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FSAC赛车融合感知算法研究

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针对中国大学生无人驾驶方程式大赛(formula student autonomous China,FSAC)中的单一传感器检测环境适应性差等问题,提出一种基于激光雷达和相机融合的障碍物检测算法.对激光点云进行滤波、去地面和条件欧式聚类处理,确定锥桶位置;采用YOLOv7算法对图像进行检测并获取颜色信息;将传感器进行时空对齐,采用二次最近邻算法进行匹配,获取锥桶障碍物的位置和颜色信息.采用FSAC赛车作为实验平台,在动态测试中,该算法比取交集融合算法的准确率提升了5.52％,误差降低了29.47％,速度提升了21.66％,可以很好地满足检测的准确性和实时性,较好地实现了无人赛车的感知任务,同时为无人驾驶车辆的融合感知提供了一定参考依据.
Research on fusion perception algorithm of FSAC racing car

FSAClidar and camerafused sensingsecond nearest neighbour

兰建平、郭文韬、杨亚会、张友兵、叶子恒、董冯雷

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湖北汽车工业学院 汽车工程师学院, 湖北 十堰 442002

FSAC 激光雷达与相机 融合感知 二次最近邻

湖北省教育厅科研项目指导性项目湖北省重点研发计划湖北汽车工业学院教学研究与改革创新创业教育专项

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2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.10.013

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(19)
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