DBSCAN聚类改进算法与支持向量机结合的道路路锥识别研究

摘要：

基于激光雷达传感器,提出了一种道路路锥识别方法.首先,在传统DBSCAN聚类算法的基础上改进算法搜寻核心点的方式,对雷达所采集的数据进行快速地分割、聚类.接着,分析类簇,对每帧数据的类簇进行特征采样并赋予标签值.最后,通过支持向量机(SVM)训练样本数据,利用网格化搜索与交叉验证法优化SVM参数,得到类簇分类模型,用于识别路锥.实验结果表明,改进后的DBSCAN算法计算效率有了显著提升,并且对点云的聚类更具有针对性.经过多次随机数据集检测,分类模型的准确率保持在93％以上,实现了对路锥的有效识别.

关键词：激光雷达、路锥识别、DBSCAN算法、支持向量机

所属期刊栏目：52

分类号：TN958.98

资助基金：福建省交通运输科技项目;福建省教育厅项目

在线出版日期：2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1796-1803