基于激光雷达的自动泊车环境感知技术研究

• 作 者: 王海
• 发表日期: 2013年期
• 关键词: 自动泊车 车位检测 激光测量扫描仪 网格聚类 K均值聚类

本文基于智能车课题组的试验平台及现代车辆技术的要求条件,致力于研发自动泊车的车位的检测功能。应用激光测量扫描仪来获得前方范围的车辆、墙体、行人等障碍,分析出可行的泊车车位。主要的内容如下：(1)由于激光测量扫描仪可能含有影响检测结果的噪声,本文应用了中值滤波和最小二乘法来对激光数据进行必要的滤波处理。中值滤波具有很好的滤除孤立噪声的优点,所以其能够很好的将激光数据中的白噪声和孤立点数据滤除；由于检测的障碍具有很好的线性特征,所以本文基于线性最小二乘法对经过中值滤波处理后的激光数据再次平滑处理,得到更有利于后续工作开展的数据。(2)对于激光数据的划分,本文应用了基于网格的划分和基于聚类划分两种方法,基于网格的划分方法能够使处理数据的流程相对简单,处理速度快,同时能够很好的进行数据划分。聚类的划分,本文应用的是最基本的K均值聚类算法。相对于一维和三维数据的聚类,K均值聚类算法对二维激光数据的聚类划分效果一般,聚类后的数据可能不是理想的效果。所以,本文的聚类划分是基于K均值聚类算法联合阈值分割两种方法共同完成的。(3)通过对激光数据的划分,找到各个类的端点及端点坐标数据,对端点数据进行分析,找出可行的泊车车位。最后,通过试验分析,验证了两种聚类方法对车位检测均具有很好的可行性。