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针对目前典型道路边沿识别算法存在实时性与可靠性难以兼顾的问题,基于多线激光雷达,根据道路边沿的几何特征与三维点云特征,提出了一种权衡实时性与可靠性的道路边沿识别算法。依据多线激光雷达扫描获取的大量点云数据,基于RANSAC算法的地面分割方法,滤除了预设感兴趣区域内的地面数据点,然后将剩余的无序点进行有序栅格化投射处理,根据道路边沿区域的几何特征与点云分布特征进行匹配筛选,再融合RANSAC的最小二乘法,以完成道路边沿曲线的鲁棒拟合。实验表明,算法在直道和弯道场景识别准确率均大于95%,耗时均低于15 ms,具有良好的准确性和实时性。所提算法能有效识别道路边沿,可为智能车可行驶区域的识别及控制提供理论参考与方法依据。 相似文献
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为解决永磁直流无刷电机转矩脉动大造成的作动器能耗高的问题,研究一种新型三闭环控制算法,外环采用电机转角PI控制,中间环采用转速PI控制,内环采用定子电流最优控制.基于Simulink建立14自由度整车模型和电机式主动稳定杆及其控制系统的仿真模型,仿真结果表明,控制算法能有效改善车辆的侧倾稳定性及乘坐舒适性,同时电机输出特性得到改善,系统能耗降低. 相似文献
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