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激光雷达检测技术cjt.docx

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检测
障碍物栅格地图检测：
基于点云梯度的局部最优分割：弥补栅格地图检测的漏检问题，但运算量大，达不到工程上的需要。后期创新点，可以在这先想想。
障碍物聚类：后续提取障碍物轮廓做准备。
提取障碍物轮廓。
可通行区域检测。（规划无检测
障碍物栅格地图检测：
基于点云梯度的局部最优分割：弥补栅格地图检测的漏检问题，但运算量大，达不到工程上的需要。后期创新点，可以在这先想想。
障碍物聚类：后续提取障碍物轮廓做准备。
提取障碍物轮廓。
可通行区域检测。（规划无人车，可行路径）
目标分类：
拟采用方案1：（对于三维，二维应该也可以）
车辆特征提取
行人特征提取
根据特征不同，设计SVM分类器（支持向量机分类器）。
其它方案（针对车辆）：
直线拟合
特征提取和目标识别。
大多都是要“提出特征”这一步，应该是识别的重点，后续可以再这方面寻找创新。
对于这些步骤的具体使用什么算法，并没有什么具体的名称。上网搜过，“栅格地图” 为关键字的相关matlab程序，有一些名字中代栅格地图的程序，但运行后并没有看出来有什么相关内容。
中期：
先做检测。障碍物栅格地图检测，做主要工作（栅格地图的概念和应用，栅格地图的创建，以及栅格地图的障碍物检测）。
拟采用检测中的1,3,4步骤，做出障碍物轮廓。栅格地图检测的matlab程序，网上好像并没有现成的。
3月份，把栅格地图搞明白。4月份，做聚类。5月份完成轮廓。大致就这样了。

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