【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动态环境下基于激光雷达点云实现的动态目标检测，尤其涉及一种基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法。
技术介绍
1、随着自动驾驶车辆和移动机器人应用场景的不断拓展，复杂动态环境下的运动物体实时检测技术变得尤为重要。在交通路口、车站安检口等典型场景中，准确识别和预测行人、车辆等运动目标的轨迹是确保系统安全性的关键技术。目前主流的动态目标检测方案主要通过深度学习方法进行目标检测和识别，其建立深度学习模型来实现目标检测。然而，这类方法在实际应用中存在明显局限性：通过深度学习建立动态目标预测模型需要预先准备数据集并进行训练，需要额外的时空成本且在新环境面对新的动态目标对象时检测成功率会降低。因此，如何构建一个能够实时适应复杂运动形态、同时在动态环境下保证高鲁棒性的动态目标检测系统，成为当前该
亟待突破的核心难题。
2、为了突破传统动态目标标检测技术的局限，基于动态点云聚类实现动态目标识别的方法受到广泛关注。采用动态点云聚类实现动态目标检测能在保证精确度的情况下实现实时检测。然而，尽管这些方法...
【技术保护点】
1.一种基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法，其特征在于，所述步骤S2的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的利用B-Spline作为平滑滤波器，过滤离散时间戳的扰动噪声，优化先验位姿Pprior，得到连续可信的位姿Ppost的方法，其特征在于，所述步骤S34的具
<...【技术特征摘要】
1.一种基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法，其特征在于，所述步骤s2的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法，其特征在于，所述步骤s3的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的利用b-spline作为平滑滤波器，过滤离散时间戳的扰动噪声，优化先验位姿pprior，得到连续可信的位姿ppost的方法，其特征在于，所述步骤s34的具体步骤为：...
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