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基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取研究
基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取研究
摘要：在自动驾驶技术的研究和应用中，准确、稳定地提取道路边界是至关重要的。本文提出了一种基于车载LiDAR点云联合特征提取道路边界的方法。该方法利用车载LiDAR传感器获取的点云数据，并结合其他传感器获得的信号信息，借助卷积神经网络（CNN）和图像处理算法实现道路边界的准确提取。实验结果表明，该方法在道路边界提取方面取得了较好的效果。
关键词：车载LiDAR，点云数据，道路边界，卷积神经网络，图像处理算法
1.引言
自动驾驶技术的发展正处于蓬勃发展阶段，而准确地提取道路边界是实现自动驾驶的重要技术之一。车载LiDAR是一种常用的传感器，能够获取高密度的三维点云数据，因此被广泛应用于道路边界提取。
2.相关工作
2.1LiDAR点云数据处理
车载LiDAR传感器产生的点云数据通常需要进行去噪、滤波等预处理工作，以提高数据质量。
2.2道路边界提取算法
传统的道路边界提取算法常常基于图像处理和传感器信息融合，采用阈值分割、曲线匹配等方法。然而，这些方法对光照变化和噪声较敏感，无法满足复杂道路环境下的需求。
3.方法描述
本文提出一种基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取方法。具体步骤如下：
3.1数据采集
使用车载LiDAR传感器获取道路上的点云数据，并结合其他传感器获得的信号信息。
3.2数据预处理
对采集到的点云数据进行去噪、滤波等预处理，以提高数据质量。
3.3点云特征提取
采用卷积神经网络（CNN）对点云数据进行特征提取。CNN能够有效地提取图像和点云的特征，进而实现道路边界的提取。
3.4边界提取
采用图像处理算法对特征图进行处理，得到道路边界的像素位置。
4.实验结果与分析
本文在公开的数据集上进行了实验，并与常用的道路边界提取算法进行了对比。实验结果表明，所提出的方法在道路边界提取准确率和稳定性方面表现优秀。在复杂道路环境下，该方法的性能仍能得到良好的保持。
5.结论
本文提出了一种基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取方法。该方法利用车载LiDAR传感器获取的点云数据，并结合其他传感器获得的信号信息，借助卷积神经网络和图像处理算法实现道路边界的准确提取。实验结果表明，该方法在道路边界提取方面取得了较好的效果。
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