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基于激光雷达传感器,提出了一种道路路锥识别方法.首先,在传统DBSCAN聚类算法的基础上改进算法搜寻核心点的方式,对雷达所采集的数据进行快速地分割、聚类.接着,分析类簇,对每帧数据的类簇进行特征采样并赋予标签值.最后,通过支持向量机(SVM)训练样本数据,利用网格化搜索与交叉验证法优化SVM参数,得到类簇分类模型,用于识别路锥.实验结果表明,改进后的DBSCAN算法计算效率有了显著提升,并且对点云的聚类更具有针对性.经过多次随机数据集检测,分类模型的准确率保持在93％以上,实现了对路锥的有效识别.
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激光与红外
ISSN： 1001-5078
CN： 11-2436/TN
Year： 2022
Issue： 12
Volume： 52
Page： 1796-1803
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