一种基于无人驾驶车的道路与障碍物检测方法

摘要

本发明涉及一种基于无人驾驶车的道路与障碍物检测方法。所述方法采用四线激光雷达作为距离传感器，根据其不同扫描层上路面数据点的相对位置关系，在可行驶区域中计算道路的坡度信息；根据路沿数据点特征，基于欧氏距离改进的COBWEB算法和最小二乘法拟合出左右路沿，增强了路沿检测的抗干扰能力、准确性和稳定性；应用DST证据理论对无人驾驶车前方环境建立栅格地图，在融合前后帧地图前，先对每个栅格进行位置估计，从而在局部地图中解决了前后帧栅格融合问题；最终在可行驶区域内利用冲突系数检测动态障碍，并通过改进八邻域区域标记算法对动态障碍物进行聚类和信息提取。本发明可以稳定、准确地检测道路和障碍物信息。

主权项

一种基于无人驾驶车的道路与障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，根据路沿数据点特征从众多的激光雷达数据中提取路沿数据集；步骤2，应用基于欧氏距离改进的COBWEB算法对路沿数据集进行聚类分析；步骤3，提出多层融合规则，并应用最小二乘法拟合出左右路沿，将前方道路分割为可行驶区域和不可行驶区域；步骤4，在可行驶区域中计算道路的坡度信息；步骤5，应用DST证据理论建立栅格地图，并利用冲突系数检测动态障碍物；步骤6，改进八邻域区域标记算法并对动态障碍物进行聚类和信息提取。