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空间距离特征约束点云检测算法

Point Cloud Detection Algorithm Based on Spatial Distance Feature Constraints

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针对无人驾驶方程式赛车中点云目标检测精度不高、存在误检漏检的现象,提出一种基于空间距离特征约束的点云三维目标检测算法.该算法通过引入空间距离特征约束自适应调整聚类阈值,改善聚类效果,同时增加目标判定准则对检测结果进一步判别,提升目标检测精度.通过无人驾驶方程式赛车实车测试实验,该算法在直线赛道场景和弯道场景下的检测精度优于现存同类算法,与欧式聚类目标检测算法相比,在同等运行时间条件下,召回率提高32.7％,适用于中国大学生无人驾驶方程式大赛和其他自动驾驶领域.

李云鹏、毛琳、杨大伟、刘长宏

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大连民族大学 机电工程学院,辽宁 大连116605

点云目标检测 空间距离特征 无人驾驶方程式大赛

国家自然科学基金辽宁省自然科学基金辽宁省自然科学基金

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2022

10.13744/j.cnki.cn21-1431/g4.2022.01.019

大连民族大学学报
大连民族学院

大连民族大学学报

CHSSCD
影响因子：0.266
ISSN：1009-315X
年,卷(期)：2022.24(1)
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