文献类型：期刊文章

作　　者：孔栋[1] 孙亮[1] 王建强[2] 王晓原[1,2]

机构地区：[1]山东理工大学交通与车辆工程学院智能交通研究所,淄博255049 [2]清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：国家自然科学基金(61074140;61573009;51508315);汽车安全与节能国家重点实验室开放基金(KF16232);山东省自然科学基金(ZR2014FM027);山东省社会科学规划研究项目(14CGLJ27);山东省高等学校科技计划(J15LB07)资助

年　　份：2017

卷　　号：17

期　　号：16

起止页码：87-92

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：利用点云数据空间分布特征和回波强度信息,结合局部均值变点统计方法,提出了一种用于激光雷达数据帧的车道标线识别算法。该算法首先基于车载激光雷达采集的道路周围环境点云数据中高程信息进行滤波,确定可行驶区域。然后利用局部均值变点统计对可行驶区域点云数据中的回波强度值进行标记提取,即车道标线点云数据粗提取。最后基于EM(最大期望)方法聚类,从而完整、准确地识别车道标线。实验结果表明,该算法不仅能够准确定位可行驶区域,进而可以实现车道标线的自动提取;而且有效抑制了道路周围环境对车道标线识别的干扰,验证了算法的有效性。

关 键 词：智能车 激光雷达 均值变点统计  车道标线识别  

分 类 号：TP242.6]