【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉的，特别涉及一种基于激光雷达的路沿检测方法。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的不断发展，三维目标检测方法越来越受到关注。由于实际行驶道路的复杂性和多样性，迅速、准确且高精度的路沿检测方法的提出对于自动驾驶等方面有着重要的作用。基于lidar数据的道路边界检测方法通常需要在速度和准确性之间进行权衡。lidar传感器提供了3d点云数据，可以用于估计道路边界。然而，实时处理大规模lidar点云数据可能需要很高的计算资源。为了实现实时性能，一些道路边界检测方法可能采用简化的算法或启发式方法，以速度为代价换取准确性。这些方法优先考虑处理效率，并通过使用近似或假设来降低计算复杂性。虽然它们可以实现更快的处理速度，但道路边界检测的准确性可能会受到影响，特别是在复杂或具有挑战性的场景中。另一方面，基于lidar数据的更准确的道路边界检测方法可能会采用更复杂的算法，如高级滤波、分割或曲线拟合技术。这些方法旨在从lidar点云中提取精确详细的道路边界信息。然而，这些方法的计算复杂性增加可能导致较慢的处理速度，限制了其实时应用的可能性...
【技术保护点】
1.一种基于激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，步骤S1中通过激光雷达采集数据，并对数据进行预处理，采用最远点采样的方法对点云数据进行下采样，最远点采样能够保证对样本采样的点集更均匀；
3.如权利要求2所述的一种基于激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，步骤S2中将点云数据作为输出，通过平面化拉伸划分出均匀的网格，对网格内的点进行采样后通过PointNet特征提取与维度变化，形成与2D图像在维度上类似的伪图像特征。
4.如权利要求3所述的一种基于激光雷达...
【技术特征摘要】
1.一种基于激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，步骤s1中通过激光雷达采集数据，并对数据进行预处理，采用最远点采样的方法对点云数据进行下采样，最远点采样能够保证对样本采样的点集更均匀；
3.如权利要求2所述的一种基于激光雷达的路沿检测方法，其特征在于，步骤s2中将点云数据作为输出，通过平面化拉伸划分出均匀的网格，对网格内的点进行采样后通过pointnet特征提取与维度变化，形成与2d图像在维度上类似...
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