文献类型：期刊文章

作　　者：刘健[1,2] 梁华为[2] 梅涛[2] 王智灵[2] 吴毅华[3] 杜明博[1,2] 邓耀[1,2]

机构地区：[1]中国科学技术大学自动化系,安徽合肥230027 [2]中国科学院合肥物质科学院应用技术研究所,安徽合肥230088 [3]国网安徽省电力公司马鞍山供电公司,安徽马鞍山243000

出　　处：《机器人》

基　　金：国家自然科学基金重大研究计划重点项目(91120307);国家自然科学基金重大研究计划集成项目(91320301);国家自然科学基金重大研究计划培育项目(91420104)

年　　份：2016

卷　　号：38

期　　号：3

起止页码：322-328

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20163602766357)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于障碍物栅格图的道路边界检测目前主要通过对道路区域或符合边界特征的种子点进行生长来实现.但这些算法易受路内障碍物的干扰,其主要原因在于道路形态信息的缺失,包括道路趋势信息和道路宽度分布信息.为此,本文通过对障碍物栅格图进行距离变换获得道路的趋势信息,同时通过构建道路的宽度分布直方图来获取道路宽度分布信息.在此基础上,完成道路边界种子点的提取,接着通过区域生长获取完整的道路边界点,最后进行二次曲线拟合得到完整的道路边界形状.实验证明,本文方法对车流量较大环境下的道路边界提取具有较高的鲁棒性和准确性.

关 键 词：障碍物栅格图  道路边界提取  道路趋势分析  道路宽度分布  

分 类 号：TP242]