基于激光雷达和摄像头的FSAC赛车锥桶感知算法研究
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1.辽宁工业大学汽车与交通工程学院;2.林肯大学;3.布鲁塞尔大学

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国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


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1.Automobile And Traffic Engineering, Liaoning University of Technology;2.Lincoln University;3.Brunel University

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    针对赛场环境下无人驾驶方程式赛车感知系统中锥桶检测准确率较低的问题,提出了一种基于激光雷达和摄像头标定融合的锥桶检测算法。首先,对激光雷达采集的点云进行滤波、地平面滤除、欧式聚类,得到感兴趣区域内锥桶的空间位置信息;其次,通过标定后得到的摄像头的内外参矩阵将锥桶空间位置信息投影到像素平面内,并在HSV颜色空间下对锥桶空间位置周围一定区域内H通道的像素点进行颜色判断,从而获得锥桶的颜色信息;最后,将得到的锥桶颜色信息附加在锥桶的空间位置上以实现信息融合,在校园内模仿赛场环境进行实验验证。结果表明,该标定融合算法能够满足赛场上不同项目的比赛要求,避免了使用单一传感器算法时出现对锥桶漏检误检的情况。因此,提出的标定融合算法可实现对锥桶的有效检测,丰富了检测目标的信息,提高了检测锥桶的准确性,对方程式大赛中使用传感器的融合来实现对锥桶的检测提供了参考。

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  • 收稿日期:2022-04-25
  • 最后修改日期:2022-07-08
  • 录用日期:2022-09-05
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