[发明专利]一种基于稀疏二维激光雷达的目标检测与姿态估计方法有效
| 申请号： | 201810092043.5 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108549084B | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 孙宏滨;向钊宏;杨帅;吴进;王潇;辛景民;郑南宁 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G01S17/06 | 分类号： | G01S17/06;G01S17/42 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 张震国 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于稀疏二维激光雷达的目标检测与姿态估计方法，包括利用点云中点之间的距离统计对激光雷达数据的离群点去除、基于密度扩充的点云数据目标聚类、点云凹形判断和利用姿态判据的目标姿态搜索方法。上述的各个部分依次连接，最终输出当前帧的目标的姿态信息。本发明设计最优包围盒贴合判据，并以此进行关于朝向角θ的最优搜索，从而得到目标的朝向角信息(即二维姿态)，实施方便，操作简单，满足自主车的实时性要求，具有较强的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 二维 激光雷达 目标 检测 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于稀疏二维激光雷达的目标检测与姿态估计方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、利用稀疏二维激光雷达扫描前方180°范围环境，获得雷达坐标系下的二维点云数据，并对二维点云数据进行去除离群点处理；步骤二、利用聚类方法对去除离群点后的二维点云数据进行分割得到感兴趣的目标点云数据，并对于每一个目标点云数据即聚类点云在车辆坐标系下给出其初始目标包围盒；步骤三、使用最优姿态搜索算法，根据姿态判据选择姿态最为准确，即判据值最大的包围盒并投射回原坐标系，然后计算得到目标的姿态。
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