首页|基于IMU和动态目标检测的多帧点云融合算法

基于IMU和动态目标检测的多帧点云融合算法

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
针对16线激光雷达点云数据稀疏,而导致环境感知效果不佳的问题,提出了一种基于惯性测量单元和动态目标检测相结合的多帧点云数据融合算法.该算法利用惯性测量单元提供的位姿信息进行点云中静态物体部分的融合,利用动态目标检测完成运动物体部分的融合,既可以增快点云融合的速度,又可以缓解融合时运动物体点云偏移过大的问题,在节约成本的同时,达到有效地增大点云密度的目的.实验结果表明,该算法进行点云融合时具有良好的效果,在无人驾驶环境感知方面具有较高的应用价值.
Multi-frame point cloud fusion algorithm based on IMU and dynamic target detection

刘辉席、陈文浩、刘守印

展开 >

华中师范大学 物理科学与技术学院,武汉430079

无人驾驶 激光雷达 环境感知 数据融合

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.07.0265

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(7)
  • 8
  • 8