控制与决策

作者：张翠芳,李成文利,邹应全,金楠

单位：西南交通大学信息科学与技术学院,成都611756,,西南交通大学信息科学与技术学院,成都611756,,西南交通大学信息科学与技术学院,成都611756,,西南交通大学信息科学与技术学院,成都611756,

关键词：多视图;模糊推理;DST;信息融合;激光雷达;目标检测

基金：国家自然科学基金项目(61503059)；四川省科技计划项目(2018GZ0008).

针对前置激光雷达的点云数据,提出一种基于DST融合多视图模糊推理赋值的有效障碍物分割判别方法.将点云数据转换为体素地图并进行路面分割,得到前、俯视图.在两视图中根据不同的模糊推理规则对某体素属于目标的程度进行基本概率赋值,并通过DST融合判别目标,精确分割目标,从而得到方盒模型参数.将三维识别问题转换为一系列的二维检测问题,与直接利用三维点云信息相比,可以降低数据处理复杂度,提高系统稳定性.在自主研发的自动驾驶汽车上采用前置16线激光雷达和TX2嵌入式开发板进行多次在线试验,并在KITTI上进行对比验证,结果表明所提方法在实际应用中拥有较好的实时性和准确性.

来源：2021年第4期

《控制与决策》期刊编辑部

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