使用一种新颖张量投票算法的道路路缘检测
机器人学
2019-12-02 v1
摘要
道路路缘检测对于自动驾驶非常重要且必要，因为它可以提高户外环境中机器人导航的安全性和鲁棒性。本文提出了一种基于张量投票的新型道路路缘检测方法。所提方法处理使用 3D LiDAR 获取的密集点云。首先，我们利用稀疏张量投票方法提取线和面特征。然后，我们使用自适应高度阈值和面向量提取道路路缘的点云。最后，我们利用高度阈值从占据栅格地图中分割不同的障碍物。这也提供了一种生成高精地图的有效方法。实验结果表明，我们提出的算法能够以接近实时的性能检测道路路缘。
引用
@article{arxiv.1911.12937,
title = {Road Curb Detection Using A Novel Tensor Voting Algorithm},
author = {Yilong Zhu and Dong Han and Bohuan Xue and Jianhao Jiao and Zuhao Zou and Ming Liu and Rui Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.12937},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 12 figures, The 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics