【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于激光雷达动态目标检测，具体涉及一种基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法。
技术介绍
1、目前常见的动态目标检测和跟踪技术通常依赖使用多种传感器，摄像头是其中最常用的传感器，其用于捕捉图像和视频数据。深度学习方法通过分析这些传感器获得的图像数据，能够使自主移动机器人等智能器械实现目标检测和跟踪。此外，三维雷达可以提供高精度的三维点云数据，也能够将其用于检测和跟踪目标物体的位置和运动。
2、然而，对于传统的动态目标检测和跟踪技术方案，为了获得更高精度的检测效果，往往需要不断堆叠各种更高精度的传感器，随着使用传感器数量的增加，检测过程中相关数据的整合也将变得越来越复杂，计算成本不断增加。对于一些无法装备高精度的深度相机或者三维雷达的，需要控制成本与设备主控性能的项目，传统的动态目标检测和跟踪技术方案便难以实现低成本、高精度的技术需求。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法和装置。本专利技术能够在项目低成...
【技术保护点】
1.一种基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法，其特征在于，步骤S1所述启动载具前后两个二维激光雷达，对前后两个激光雷达获取的点云数据进行动态目标检测，获取前后激光雷达的动态点云数据，所述的动态目标检测过程还包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法，其特征在于，步骤S2所述对所述前后激光雷达的动态点云数据结合分析处理，剔除分析结果为后方静态障碍物的点云部分后，合并同一动态物体的动态点云以获得最终动态点云数据，
【技术特征摘要】
1.一种基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法，其特征在于，步骤s1所述启动载具前后两个二维激光雷达，对前后两个激光雷达获取的点云数据进行动态目标检测，获取前后激光雷达的动态点云数据，所述的动态目标检测过程还包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法，其特征在于，步骤s2所述对所述前后激光雷达的动态点云数据结合分析处理，剔除分析结果为后方静态障碍物的点云部分后，合并同一动态物体的动态点云以获得最终动态点云数据，还包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述基于双二维激光雷达的动态目标检测和跟踪方法，其特征在于，步骤s3所述对连续两个测量时刻得到的所述最终动态点云数据进行评估，判断两个激光雷达所跟踪检测的动态目标是否为同一动态物体，其中对所述最终动态点云数据的具体评估规则包括：
5.根据权利要求1所述基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚文利，王思博，时昊天，黄靖智，杨桂莹，刘淑心，王连臣，李秀娟，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：
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