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    基于3D激光雷达的运动目标检测与追踪系统设计与实现【使用PCL】

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    基于 3D 激光雷达的运动目标检测与追踪系统设计与实现

    摘要

    •   自动驾驶技术是指在无需人类的干预下,汽车能够感知周围的环境并自主做出决策。针对在汽车自主驾驶的过程中,面对复杂路况下,对多个运动目标进行实时检测的问题。本文提出了一套基于 3D 激光雷达的运动目标检测与追踪的解决方案。系统分为障碍物检测与运动目标追踪两个部分。在障碍物检测方面,首先在解决激光雷达数据量大的问题上,选取适当范围的点云数据,并对其使用体素下采样滤波,然后对于滤波后的点云数据使用 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise,基于密度的噪声应用的空间聚类)聚类算法聚类,最后对于每一个聚类模型,提取其包围盒,旋转角等特征,为之后的数据关联提供数据依据。在运动目标追踪方面,为解决目标匹配过程中出现的遗漏匹配、错误匹配等问题,本文采用基于多目标假设的追踪算法对连续两帧的数据进行目标关联,然后利用卡尔曼滤波算法对运动目标的运动状态进行估计和优化,最终达到预测目标运动轨迹的目的。在最后的测试中本系统对于不断输入的连续帧的点云数据能够 给出长方体包围盒代表所有的运动物体模型,并给出其预估的运动轨迹。
    关键字:PCL,DBSCAN,卡尔曼滤波

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