申请/专利权人：同济大学

申请日：2023-02-28

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116165676A

主分类号：G01S17/88

分类号：G01S17/88

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本发明涉及一种基于特征边的激光点云车辆朝向单帧检测方法，步骤如下：S1、点云预处理，对地面点云和不影响正常行驶的高处障碍区点云进行剔除；S2、对点云进行聚类并判断类型，将类型为车辆的聚类点云提取出来；S3、Gramham扫描法进行凸多边形的构造，对夹角大于设定度数的相邻边进行优化，对夹角小于设定度数的相邻边进行合并，得到简化的凸多边形；S4、将每一条简化的凸多边形的边向多边形内部平移设定距离，将所有点云中的点向上投影，判断是否为特征边；S5、使用特征边的方向来构建车辆点云的外接矩形，与真值进行对比，得到车辆朝向单帧检测的误差结果。与现有技术相比，本发明具有检测更准确、误差更低等优点。

主权项：1.一种基于特征边的激光点云车辆朝向单帧检测方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：S1、将激光雷达获得的点云进行预处理，对地面点云和不影响正常行驶的高处障碍区点云进行剔除；S2、将预处理后的点云进行聚类，并判断该聚类点云的类型，将类型为车辆的聚类点云提取出来，作为算法实施的对象；S3、使用Gramham扫描法对算法实施的对象进行凸多边形的构造，对夹角大于设定度数的相邻边进行优化，对夹角小于设定度数的相邻边进行合并，将其两端连线获得新的边，得到简化的凸多边形；S4、将每一条简化的凸多边形的边向多边形内部平移一段设定的距离，对每一条平移过的边，将所有点云中的点向上投影，判断是否为特征边；S5、使用特征边的方向来构建车辆点云的外接矩形，与真值进行对比，得到车辆朝向单帧检测的误差结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 一种基于特征边的激光点云车辆朝向单帧检测方法

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