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文檔簡介
1、本文基于智能車課題組的試驗平臺及現(xiàn)代車輛技術的要求條件,致力于研發(fā)自動泊車的車位的檢測功能。應用激光測量掃描儀來獲得前方范圍的車輛、墻體、行人等障礙,分析出可行的泊車車位。主要的內(nèi)容如下:
(1)由于激光測量掃描儀可能含有影響檢測結(jié)果的噪聲,本文應用了中值濾波和最小二乘法來對激光數(shù)據(jù)進行必要的濾波處理。中值濾波具有很好的濾除孤立噪聲的優(yōu)點,所以其能夠很好的將激光數(shù)據(jù)中的白噪聲和孤立點數(shù)據(jù)濾除;由于檢測的障礙具有很好的線性特征,
2、所以本文基于線性最小二乘法對經(jīng)過中值濾波處理后的激光數(shù)據(jù)再次平滑處理,得到更有利于后續(xù)工作開展的數(shù)據(jù)。
(2)對于激光數(shù)據(jù)的劃分,本文應用了基于網(wǎng)格的劃分和基于聚類劃分兩種方法,基于網(wǎng)格的劃分方法能夠使處理數(shù)據(jù)的流程相對簡單,處理速度快,同時能夠很好的進行數(shù)據(jù)劃分。聚類的劃分,本文應用的是最基本的K均值聚類算法。相對于一維和三維數(shù)據(jù)的聚類, K均值聚類算法對二維激光數(shù)據(jù)的聚類劃分效果一般,聚類后的數(shù)據(jù)可能不是理想的效果。所以,
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