基于激光点云的道路可通行区域检测方法

本文以车载激光雷达获取的点云数据为研究对象，研究了高山道路环境感知的关键技术。针对无人驾驶道路通行区域检测中存在的地面不平、坡度平缓、障碍物单一等问题，提出了一种基于激光点云数据的道路通行区域检测方法。采用基于分段标定的RANSAC算法进行地面分割，解决了因地面不平整而导致的欠分割问题。利用多特征合成准则，采用基于体素和基于结构特征的障碍物识别方法，完成了障碍物的分割和识别。结合道路结构和数据高程突变特征，提取并拟合道路边界候选点，得到完整的道路边界线。对道路区域进行栅格化，根据道路边界的悬挂障碍物判断并更新可通行区域，实现对可通行区域的准确检测。实验结果表明，在复杂道路场景中，边界检测的准确率高于95%，能够有效地检测出道路上的障碍物和通行区域，具有良好的实时性和鲁棒性。