考虑反射强度的全自动运行列车障碍物检测算法研究
作者:
作者单位:

1.同济大学 上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室,上海 201804;2.上海大学 悉尼工商学院,上海201800;3.上海理工大学 光电与计算机工程学院,上海 200093

作者简介:

沈拓(1976—),男,工程师,博士生,硕士生导师,主要研究方向为轨道交通控制与安全.E-mail: st8250@163.com

通讯作者:

曾小清(1969—),女,教授,博士生导师,工学博士,主要研究方向为轨道交通控制与安全.E-mail: zengxq@tongji.edu.cn

中图分类号:

U239.5

基金项目:

国家自然科学基金委高铁联合基金(U1734211); 上海市科委课题(19DZ1201803)


Obstacle Detection Algorithm of Fully Automatic Train Considering Reflection Intensity
Author:
Affiliation:

1.Shanghai Key Laboratory of Rail Infrastructure Durability and System Safety, Shanghai 201804, China;2.SHU-UTS SILC Business School, Shanghai University, Shanghai 201800, China;3.School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China

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    摘要:

    针对轨道交通全自动运行列车轨行区障碍物检测问题,提出了一种基于激光雷达的且考虑激光反射强度的障碍物检测算法。该算法使用欧式聚类法对点云进行聚类,并结合了自适应的反射强度阈值处理以及体素滤波器、聚类半径差异化等方法,提升算法的障碍物检测速度与精度。实验表明该算法具有良好的检测性能。

    Abstract:

    Aiming at the problem of obstacle detection in front of rail transit train, this paper proposes an obstacle detection algorithm based on LiDAR and considering laser reflection intensity for fully automatic train. This algorithm uses the Euclidean clustering method to cluster the point clouds, and combines the adaptive threshold processing of reflection intensity, VGF, clustering radius differentiation and other methods to improve the speed and accuracy of obstacle detection. The experiments show that the algorithm has a good detection performance.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

沈拓,钱沿佐,谢兰欣,袁腾飞,曾小清,张轩雄.考虑反射强度的全自动运行列车障碍物检测算法研究[J].同济大学学报(自然科学版),2022,50(1):6~12

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  • 收稿日期:2021-09-24
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  • 在线发布日期: 2022-02-17
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