【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶车辆的环境感知，尤其涉及一种适用于自动驾驶车辆的基于密度检测的体素滤波改进方法。
技术介绍
1、感知技术是自动驾驶系统的重要组成部分，其中激光雷达输出的点云数据更是在障碍物检测，地图绘制等方面起到了极其重要的作用。自动驾驶车辆装载的激光雷达获取的点云信息十分庞大，为了从庞大的点云数据中获取有用的信息，往往需要对初始点云数据进行预处理，删除对障碍物感知无用的数据，从而减少运算量，提高运算速度，满足自动驾驶的实时性要求。在众多点云滤波方法中，体素滤波是在自动驾驶中比较常用的一种。体素的概念类似于像素，像素是二维的一个个点，而体素则是三维的一个个小空间。在输入点云数据上创建一个个3d体素网格后，在每个体素中，所有存在的点将用它们的质心近似。体素滤波器可以达到向下采样同时不破坏点云本身几何结构的功能，可以满足降低数据量且不影响数据结构的要求。
2、但是由于点云数据受距离远近、障碍物本身结构等因素的影响，往往在一份点云数据不同区域中点云的密度差异较大。如果对整份数据使用同一体素参数下采样，点云密度高的部分可能因为体素...
【技术保护点】
1.一种适用于自动驾驶车辆的基于密度检测的体素滤波改进方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的体素滤波改进方法，其特征在于，步骤S2中，通过DBSCAN聚类算法对输入点云数据进行聚类。
3.如权利要求1所述的体素滤波改进方法，其特征在于，步骤S3包括：根据AABB包围盒算法对每个点云数据区块的最小外包矩形的Xmax、Ymax、Zmax、Xmin、Ymin、Zmin进行确定，则最小外包矩形内点云的平均点云密度表示为：
4.如权利要求1所述的体素滤波改进方法，其特征在于，步骤S4中，所述体素参数由预先设定的体素大小组成的密度区间...
【技术特征摘要】
1.一种适用于自动驾驶车辆的基于密度检测的体素滤波改进方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的体素滤波改进方法，其特征在于，步骤s2中，通过dbscan聚类算法对输入点云数据进行聚类。
3.如权利要求1所述的体素滤波改进方法，其特征在于，步骤s3包括：根据aabb包围盒算...
【专利技术属性】
技术研发人员：程昊，黄旭娴，王金湘，宋凯文，陆凯佳，严永俊，姚亿丞，彭林，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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