【摘 要】
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为了得到无人驾驶汽车目标检测的准确信息,文章通过对标定后的原始激光雷达点云进行分割和聚类,利用霍夫直线检测提取障碍物的外包框,最后使用匈牙利算法对被跟踪的障碍物和新检测出的障碍物进行关联匹配,并求出最优解,最终使用卡尔曼滤波算法对其进行状态优化.通过实验表明,本算法可以在激光雷达一帧0.1 s内,快速、准确地跟踪被检测出的障碍物.
【机 构】
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陕西重型汽车有限公司汽车工程研究院,陕西 西安 710200
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为了得到无人驾驶汽车目标检测的准确信息,文章通过对标定后的原始激光雷达点云进行分割和聚类,利用霍夫直线检测提取障碍物的外包框,最后使用匈牙利算法对被跟踪的障碍物和新检测出的障碍物进行关联匹配,并求出最优解,最终使用卡尔曼滤波算法对其进行状态优化.通过实验表明,本算法可以在激光雷达一帧0.1 s内,快速、准确地跟踪被检测出的障碍物.
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