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【目的】地下矿井是自动驾驶技术实现落地应用的一个重要场景,障碍物检测是自动驾驶感知算法的重要组成部分,现有的检测算法多存在准确性不高、实时性不够等问题。【方法】针对检测算法中存在的问题,本研究提出一种适用于地下矿井障碍物检测的算法,使用该算法对激光雷达点云进行处理。首先,对地下矿井中的路面存在坡度的场景,提出多平面拟合的地面分割方法,准确地提取高程障碍物点云。其次,优化密度聚类算法,采用自适应阈值的组合参数,实现对障碍物的检测。【结果】本研究基于公开数据集和地下矿井实际采集数据集进行验证。【结论】本研究提出的算法具有良好的障碍物检测效果。  相似文献   
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