基于激光雷达和摄像机融合的智能车障碍物识别方法

摘要：

针对智能车环境感知中单一传感器所存在的局限性问题,提出一种通过激光雷达融合摄像机来感应识别智能车前方障碍物的方法.首先,通过激光雷达与摄像机之间的校准,实现目标的三维数据的图像投影,并进行视觉图像与目标的三维雷达数据的融合,以提取障碍物候选区域.其次,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和支持向量机(support vector machines,SVM)的障碍物识别模型,用于训练KITTI数据库中的数据,检测视觉图像中的行人和车辆目标,以此来得到所需要的单帧下各传感器的目标检测数据.实验结果表明,所提出的模型在KITTI中选择的小数据集上获得的模型在实际测试中具有良好的性能,具有可靠的识别能力和良好的分类结果.

关键词：激光雷达、数据融合、障碍物识别、卷积神经网络、支持向量机

所属期刊栏目：20

分类号：TP274.+2(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金青年项目;国家自然科学基金联合基金项目

在线出版日期：2020-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1461-1466