公开(公告)号：CN108549084A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810092043.5

申请日：2018-01-30

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 孙宏滨 ,  向钊宏 ,  杨帅 ,  吴进 ,  王潇 ,  辛景民 ,  郑南宁

IPC: G01S17/06 ,  G01S17/42

Abstract: 一种基于稀疏二维激光雷达的目标检测与姿态估计方法，包括利用点云中点之间的距离统计对激光雷达数据的离群点去除、基于密度扩充的点云数据目标聚类、点云凹形判断和利用姿态判据的目标姿态搜索方法。上述的各个部分依次连接，最终输出当前帧的目标的姿态信息。本发明设计最优包围盒贴合判据，并以此进行关于朝向角θ的最优搜索，从而得到目标的朝向角信息(即二维姿态)，实施方便，操作简单，满足自主车的实时性要求，具有较强的实时性。

公开(公告)号：CN108549084B

公开(公告)日：2020-06-02

申请号：CN201810092043.5

申请日：2018-01-30

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 孙宏滨 ,  向钊宏 ,  杨帅 ,  吴进 ,  王潇 ,  辛景民 ,  郑南宁

IPC: G01S17/06 ,  G01S17/42

Abstract: 一种基于稀疏二维激光雷达的目标检测与姿态估计方法，包括利用点云中点之间的距离统计对激光雷达数据的离群点去除、基于密度扩充的点云数据目标聚类、点云凹形判断和利用姿态判据的目标姿态搜索方法。上述的各个部分依次连接，最终输出当前帧的目标的姿态信息。本发明设计最优包围盒贴合判据，并以此进行关于朝向角θ的最优搜索，从而得到目标的朝向角信息(即二维姿态)，实施方便，操作简单，满足自主车的实时性要求，具有较强的实时性。