Resumen

Basado en el sensor lidar de 64 líneas, se propone un algoritmo de detección y clasificación de objetos con efectividad y tiempo real. En primer lugar, se utiliza un mapa de puntos lidar multifuncional y de múltiples capas para separar la carretera, los obstáculos y los objetos en suspensión. Luego, las cuadrículas de obstáculos se agrupan mediante un algoritmo de agrupamiento de cuadrículas con umbral de distancia dinámico. Después, al combinar la información del estado de movimiento de dos fotogramas adyacentes, se corrigen los resultados del agrupamiento. Finalmente, se utiliza el clasificador SVM para clasificar los obstáculos con las características de posición y actitud de los objetos agrupados. La buena precisión y el rendimiento en tiempo real del algoritmo se demuestran mediante experimentos, y puede cumplir con los requisitos de tiempo real de los vehículos inteligentes.

• Materias:Algoritmo de agrupamiento Reconocimiento de caracteres Reconocimiento de entidades nombradas Algoritmos de recomendación Tecnologías de contenedores
• Subjects:Clustering algorithm Character recognition Named entity recognition Recommendation algorithms Container technologies
• Palabras claves:Sensor lidar; Detección de objetos; Algoritmo de clasificación; Multifeature; Clasificador SVM; Rendimiento en tiempo real
• Keywords:Lidar sensor; Object detection; Classification algorithm; Multifeature; SVM classifier; Real-time performance