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一种车载激光点云数据中道路自动提取方法 被引量：28
1
作者 刘如飞 卢秀山 +1 位作者 岳国伟 田茂义 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期250-256,共7页
针对车载移动测量系统数据采集特点,构建车载激光点云扫描线索引,提出了一种基于扫描线索引的道路路面与路边点云稳健分类法。首先通过分析扫描线上不同地物剖面的空间分布特征,进行剖面激光点生长聚类,形成完整的地物剖面目标点集;然... 针对车载移动测量系统数据采集特点,构建车载激光点云扫描线索引,提出了一种基于扫描线索引的道路路面与路边点云稳健分类法。首先通过分析扫描线上不同地物剖面的空间分布特征,进行剖面激光点生长聚类,形成完整的地物剖面目标点集;然后根据点集的几何特征因子判断点集类型;最后利用相邻多条扫描线上路边点分布规律进行去噪。对车载移动测量系统获取的两份点云数据进行实验,路面与路边提取的平均完整率分别为94.4%、86%,平均准确率分别为98.9%、99.1%。实验分析表明,该方法能有效减少粗糙路面点的错误分类,适应不同的道路路边条件,降低独立地物对路边提取的干扰。 展开更多
关键词 车载激光 道路提取 扫描线索引 移动动态窗口
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室内动态环境下搬运机器人定位和自动避障算法研究
2
作者 熊凌峰 洛艺榕 +2 位作者 余佳 尤龙 李戈 《北京印刷学院学报》 2024年第8期21-27,共7页
本文针对搬运机器人定位和自动避障问题进行研究,利用FAST-LIO框架将激光雷达传感器和惯性测量单元多个传感器进行数据融合,实现对机器人位置和姿态的准确估计。基于蚁群算法和动态窗口法提出了DWA-ACO的新型混合算法,以期对静态障碍物... 本文针对搬运机器人定位和自动避障问题进行研究,利用FAST-LIO框架将激光雷达传感器和惯性测量单元多个传感器进行数据融合,实现对机器人位置和姿态的准确估计。基于蚁群算法和动态窗口法提出了DWA-ACO的新型混合算法,以期对静态障碍物和动态障碍物进行实时避障,最后进行了仿真实验研究。仿真实验结果表明,本文提出的算法在定位和避障方面具有有效性和可行性。 展开更多
关键词 搬运机器人 FAST-LIO 定位算法 蚁群算法 动态窗口法
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基于移动平均最小二乘法的永磁同步电机位置与转速检测方法
3
作者 白音 丁大尉 +2 位作者 张国强 王高林 徐殿国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2532-2540,共9页
采用普通分辨率编码器的永磁同步电机在低速运行时会产生位置与转速检测的不精确现象。针对该问题,提出一种基于移动平均最小二乘法(least squares method,LSM)的永磁同步电机位置与转速检测方法。首先,分析传统移动LSM位置与转速检测... 采用普通分辨率编码器的永磁同步电机在低速运行时会产生位置与转速检测的不精确现象。针对该问题,提出一种基于移动平均最小二乘法(least squares method,LSM)的永磁同步电机位置与转速检测方法。首先,分析传统移动LSM位置与转速检测误差的产生原因,在此基础上提出移动平均LSM位置与转速检测算法。当电机稳态运行时,采用移动采样窗口求取位置基函数;针对采样点不足的问题,通过扩大采样窗口增加采样点,提升位置基函数的计算准确性;在电机起动时,采用动态采样窗口对位置与转速进行检测,提升电机初始运行阶段的位置与转速检测精度。在11.7kW永磁同步电机驱动平台中的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 低速运行 移动平均最小二乘法 动态窗口
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基于动态窗口的运动车辆颜色特征提取算法
4
作者 佟守愚 郑黎黎 +1 位作者 杨吉 丁同强 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第24期19-21,共3页
提出了基于动态窗口的运动车辆颜色提取算法,其中颜色提取窗口根据车辆中心坐标在交通场景中的位置以及车辆类型的不同进行动态调整;颜色提取算法采用RGB颜色模型,利用颜色的一阶矩和二阶矩作为车辆主体颜色的判定依据。算法经实验验证... 提出了基于动态窗口的运动车辆颜色提取算法,其中颜色提取窗口根据车辆中心坐标在交通场景中的位置以及车辆类型的不同进行动态调整;颜色提取算法采用RGB颜色模型,利用颜色的一阶矩和二阶矩作为车辆主体颜色的判定依据。算法经实验验证具有较高的检测精度。 展开更多
关键词 运动车辆 颜色特征 动态窗口
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基于车载点云数据的道路交通指示标志检测方法
5
作者 方猛 邹亚洲 《北京测绘》 2023年第8期1121-1127,共7页
测绘技术硬件、软件技术的发展为三维地理空间数据的高效获取提供了有效便捷,随着测绘新技术的发展与成熟,为实景三维中国、新型基础设施建设等提供重要支撑。基于此,本文基于移动车载激光扫描点云数据,研究并提出一种道路交通指示标志... 测绘技术硬件、软件技术的发展为三维地理空间数据的高效获取提供了有效便捷,随着测绘新技术的发展与成熟,为实景三维中国、新型基础设施建设等提供重要支撑。基于此,本文基于移动车载激光扫描点云数据,研究并提出一种道路交通指示标志检测方法,提升道路交通指示标志检测效果,探索智能化测绘的实际应用。首先,按照车载激光扫描系统采集车载点云数据时,存储的扫描点反射角度,构造双向扫描线索引,按照扫描线上车载点云数据的空间分布特征,通过移动动态窗口分类交通指示标志与其余地物车载点云数据;其次,通过Canny边缘检测算法,在交通指示标志车载点云数据内,提取交通指示标志边缘信息;最后,在双线性卷积神经网络内输入交通指示标志边缘信息,提取交通指示标志特征,结合支持向量机,输出交通指示标志检测结果。实验证明:该方法可有效采集道路交通环境的车载点云数据;可有效分类交通指示标志与其余物体车载点云数据,并完整提取交通指示标志边缘信息,完成道路交通指示标志检测;在不同光照条件下,该方法的道路交通指示标志检测的一个用来评价二分类模型优劣的常用指标AUC值均接近1,检测精度较高。 展开更多
关键词 车载点云数据 道路交通 指示标志 检测方法 移动动态窗口 卷积神经网络
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