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提出一种自然地形分类算法以解决移动机器人导航中的环境理解问题。在单几何特征地形分类方法的基础上,提出的算法使用从点云中提取的复合特征训练分类器。复合特征向量包含一个点几何特征和颜色特征。算法首先计算点的坐标协方差矩阵和平均法向量协方差矩阵的特征值作为几何特征。然后通过标定激光雷达坐标系和相机坐标系使点得到颜色信息,把点的颜色作为颜色特征加入复合特征向量。算法使用最大期望-高斯混合模型(EM-GMM)训练一个分类器,训练数据由人工标注。实验结果表明,与单几何特征分类方法相比,复合特征分类方法在对自然地形分类时能得到更高的正确率。 相似文献
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为了检测车辆目标,提出了一种基于主被动传感器融合的车辆检测方法.将车辆检测分为假设和验证假设两个步骤,在假设阶段,通过被动传感器——毫米波雷达进行目标的检测与跟踪,在对雷达数据进行最邻近法聚类后,在多假设跟踪模型下,将观测目标集与通过卡尔曼滤波器预测的目标集进行数据关联,得到雷达目标.在验证假设阶段,首先通过新出现的雷达目标找出车辆可能存在的区域,然后通过训练好的分类器对这些区域进行验证得到最终的车辆目标.在实验室的无人自主车平台上,本系统在城市道路和乡村道路环境下进行了大量实验,结果表明本文的方法可以有效地检测并跟踪到车辆目标,得到目标的距离和速度信息,从而帮助自主平台实现更多功能. 相似文献
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