基于改进DBSCAN算法的激光雷达目标物检测方法-论文.pdf

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1、基于改进ＤＢＳＣＡＮ算法的激光雷达目标物检测方法———黄钢吴超仲吕能超２３基于改进犇犅犛犆犃犖算法的激光雷达目标物检测方法黄钢１，２１，２１，２▲吴超仲吕能超（１．武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉４３００６３；２．水路公路交通安全控制与装备教育部工程研究中心武汉４３００６３）摘要传统的ＤＢＳＣＡＮ聚类算法是基于密度的聚类算法，原始算法在搜索精度和搜索效率上存在一定的局限性。基于ＬＵＸ４线激光雷达数据点的点云特点，结合ＤＢＳＣＡＮ算法存在的不足与路面目标物的实际情况，提出了１种基于改进的ＤＢＳＣＡＮ聚类算法，选取４个代表点取代对所

2、有点的搜索和改进搜索半径使其随扫描的距离而变化的方法，实现激光雷达目标物的快速、准确检测。通过改进ＤＢＳＣＡＮ算法对雷达数据进行去噪声和聚类处理，根据检测物在激光雷达探测中的形状特征模型进行形状匹配。实验结果表明该改进算法能较好的识别出目标物，行人检测率由原始算法的６１．９０％提高到了８０．９５％，搜索时间较原始算法缩短了４４．７％，解决了原始算法精度低、搜索慢的缺点。关键词交通安全；目标物检测；聚类算法；激光雷达；基于密度聚类中图分类号：Ｕ４９５文献标志码：Ａ犱狅犻：１０．３９６３／ｊ．ｉｓｓｎ１６７４４８６１．２０１５．０３．０

3、０４犃犛狋狌犱狔狅犳犔犪狊犲狉犚犪犱犪狉犗犫犼犲犮狋犇犲狋犲犮狋犻狅狀犅犪狊犲犱狅狀犐犿狆狉狅狏犲犱犇犅犛犆犃犖犃犾犵狅狉犻狋犺犿１，２１，２１，２犎犝犃犖犌犌犪狀犵犠犝犆犺犪狅狕犺狅狀犵犔犢犝犖犲狀犵犮犺犪狅（１．犐狀狋犲犾犾犻犵犲狀狋犜狉犪狀狊狆狅狉狋犪狋犻狅狀犛狔狊狋犲犿狊犚犲狊犲犪狉犮犺犆犲狀狋犲狉，犠狌犺犪狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犠狌犺犪狀４３００６３，犆犺犻狀犪；２．犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵犚犲狊犲犪狉犮犺犆犲狀狋犲狉犳狅狉犜狉犪狀狊狆狅狉狋犪狋犻狅狀犛犪犳犲狋狔，犕犻狀犻狊狋狉狔狅犳犈犱狌犮犪狋犻狅

4、狀，犠狌犺犪狀４３００６３，犆犺犻狀犪）犃犫狊狋狉犪犮狋：ＴｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＤＢＳＣＡＮｈａｓｓｏｍｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｓｅａｒｃｈａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．ＴｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｍｅｔｈｏｄｏｆｏｂｊｅｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｌａｓｅｒｒａｄａｒｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｄｆａｓｔＤＢＳＣＡＮｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂｙｔａｋｉｎｇｉｎｔｏｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｅｄｂｙＬＵＸ４

5、ｌｉｎｅｌａｓｅｒｒａｄａｒ，ｔｈｅｄｅｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｏｒｉｇｉｎａｌＤＢＳＣＡＮａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅａｃｔｕａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｒｏａｄｓｕｒｆａｃｅｏｂｊｅｃｔｓ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｏｎｌｙｓｅａｒｃｈｅｓ４ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄｐｏｉｎｔｓｉｎｓｔｅａｄｏｆａｌｌｔｈｅｐｏｉｎｔｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｓｅａｒｃｈｉｎｇｒａｄｉｕｓｔｈａｔｃｈａｎｇｅｓｂｙｆｏｌｌｏｗｉｎｇｔｈｅｓｃａｎｎｉｎｇｄｉｓｔａｎｃｅ．Ｔｈｅｎｏｉｓｅｓａｒｅｒｅｍｏｖｅｄａｎｄｔｈｅｌａｓｅｒｒａｄａｒ

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8、１Ｂ０５）、国家自然科学基金项目（批准号：５１２０８４０１）、中央高校基本科研业务费专项基金项目（批准号：１３３２４４００３）资助。第一作者简介：黄钢（１９９１－），硕士研究生，研究方向：交通安全与车辆安全辅助驾驶，Ｅ