基于车载激光点云的自适应阈值提取道路标记方法.docx

基于车载激光点云的自适应阈值提取道路标记方法
基于车载激光点云的自适应阈值提取道路标记方法
摘要：随着自动驾驶技术的发展，车载激光雷达成为获取环境信息的重要传感器之一。在自动驾驶过程中，准确提取道路标记对于车辆的定位和路径规划至关重要。本论文提出了一种基于车载激光点云的自适应阈值提取道路标记方法。该方法首先利用车载激光雷达获取道路环境的点云数据，在每个点云数据中，通过自适应阈值算法，提取出可能的道路标记点云。然后，采用几何特征和颜色特征对提取到的标记点云进行分类，并结合点云聚类方法，将点云分为车道线和道路边界线两类。实验结果表明，该方法能够有效地提取出道路标记，并实现车道识别和路径规划。
关键词：自动驾驶、车载激光雷达、点云数据、自适应阈值、道路标记、几何特征、颜色特征、点云分类、点云聚类、车道识别、路径规划
1.引言
随着自动驾驶技术的快速发展，车载激光雷达逐渐成为自动驾驶中最重要的感知传感器之一。车载激光雷达能够高精度地获取车辆周围的环境信息，包括道路标记、车辆、行人等。其中，道路标记的准确提取对于自动驾驶车辆的定位和路径规划至关重要。现有的道路标记提取方法主要基于图像处理技术，但在某些情况下，图像处理方法会受到光照、阴影等因素的影响，导致道路标记提取效果不稳定。因此，本论文提出了一种基于车载激光点云的自适应阈值提取道路标记方法，以提高道路标记的提取精度和稳定性。
2.方法
2.1数据获取
本方法使用车载激光雷达获取道路环境的点云数据。通过多个激光束扫描，可以获取车辆周围的环境点云数据。点云数据的每个点都包含了三维坐标、反射强度等信息。
2.2自适应阈值算法
在每个点云数据中，存在大量的噪声点云和非道路标记点云。因此，需要利用自适应阈值算法，提取出可能的道路标记点云。自适应阈值算法通过根据点云的反射强度特征进行阈值的动态调整，能够有效地滤除噪声点云和非道路标记点云，提取出可能的道路标记点云。
2.3点云分类
提取到的道路标记点云可能包含车道线和道路边界线等不同类型的标记。因此，需要对提取到的标记点云进行分类。本论文采用几何特征和颜色特征对点云进行分类。几何特征包括点云的曲率、法向量等信息。颜色特征包括点云的RGB颜色信息。
2.4点云聚类
点云分类后，可以将点云进一步聚类为车道线和道路边界线。聚类算法是一种将相似点云进行聚集的方法。在本方法中，采用基于密度的聚类算法，根据点云之间的密度差异进行聚类，将点云分为不同的聚类簇。
3.实验结果
为了验证本方法的有效性和稳定性，进行了一系列的实验。实验结果显示，基于车载激光点云的自适应阈值提取道路标记方法能够准确提取道路标记，并实现车道识别和路径规划。
4.结论
本论文提出了一种基于车载激光点云的自适应阈值提取道路标记方法。通过激光雷达获取环境的点云数据，在每个点云数据中，通过自适应阈值算法，提取出可能的道路标记点云。然后，采用几何特征和颜色特征对提取到的标记点云进行分类，并结合点云聚类方法，将点云分为车道线和道路边界线两类。实验结果表明，该方法能够有效地提取出道路标记，并实现车道识别和路径规划。该方法为自动驾驶技术中的道路标记提取提供了一种新的思路和方法。
参考文献：
[1]Zhang,Y.,Wang,Y.,Wang,G.,&Xie,D.(2020).RoadMarkingDetectionandRecognitionforAutonomousDrivingBasedonPointCloudandCNN.Sensors,20(4),1153.
[2]Peng,L.,Wang,W.,Fu,J.,&Wang,H.(2021).RoadmarkingextractionfrommobilelidarpointcloudusingadaptiveHoughtransformandsemanticsegmentation.Optik,228,166235.
[3]Mohammadpour,M.,&Cramariuc,A.(2021).RoadMarkingExtractionfromMobileLiDARPointCloudsUsingMachineLearningAlgorithms.AppliedSciences,11(4),1821.