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国家自然科学基金(91220301): 作品数：45 被引量：439H指数：11; 相关作者：陈虹郭洪艳苏致远谢德胜王任栋更多>>; 相关机构：中国人民解放军军事交通学院吉林大学南京理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划长江学者和创新团队发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程机械工程电子电信更多>>

基于结构化预测的道路场景理解技术研究: 道路场景理解是自主驾驶汽车中的关键技术问题，本文以基于车载相机和三维激光雷达的道路场景理解为研究对象，着眼充分挖掘感知数据中的上下文信息，重点研究了如何利用结构化预测的上下文建模能力提高道路检测和道路场景语义理解水平。本...; 肖良; 关键词：卷积神经网络; 文献传递

基于模糊控制的智能车辆纵向加速度跟踪控制器设计: 纵向控制是智能车辆实现自主驾驶的关键技术之一,智能车辆的纵向控制技术具体通过控制车辆发动机和制动系统实现。本文根据车辆发动机和制动系统的工作特性以及实际执行机构的设计特点,以车辆加速度为决策变量,基于模糊控制理论,分别设...; 朱增辉徐友春马育林李建市李永乐; 关键词：智能车辆模糊控制; 文献传递

基于点云密度的结构化道路边界增强检测方法被引量：2: 2017年; 为快速鲁棒地检测结构化道路边界,提出一种基于HDL-64E激光雷达点云密度的道路边界增强检测方法。通过建立虚拟雷达模型,利用点云密度特征,实现前景与背景分离,并利用随机采样一致性算法得到20m内的道路边界。为解决20~100m内道路边界点云稀疏、检测准确性下降的问题,提出利用光线切割模型对道路边界进行增强检测。在校园道路和城市快速路进行实验,道路边界检测率达到95%以上,有效检测距离可达70m以上,检测周期小于32ms。; 苏致远徐友春彭永胜王任栋

基于射线坡度阈值的城市地面分割算法被引量：11: 2019年; 针对城市环境激光雷达点云地面分割过程中坡度路面、障碍物和地面交界处存在欠分割与过分割的问题,提出一种应用于不同城市场景的地面分割算法。该算法首先利用激光雷达水平角分辨率将点云进行线序化排列,再利用射线前后点的距离比去除悬空异常噪点;随后借助射线点距离与坡度信息自适应调整高度阈值;最后利用调整后的全局与局部高度阈值进行地面分割。对3种不同类型的城市路面进行的实验验证了本文算法的有效性,该算法在不同城市场景下均可区分障碍物与地面交界处的点云与坡面,平均分割准确度达98%,平均耗时2 ms。; 李炯赵凯白睿朱愿徐友春; 关键词：图像处理激光雷达点云去噪

IPSO-MPC算法在智能车纵向速度控制中的应用被引量：4: 2017年; 基于模型预测控制(MPC)理论的智能车纵向速度控制问题可以转换为二次规划问题(QP)。针对该QP问题,利用一种改进的粒子群算法(IPSO)减少MPC计算成本。通过引入收缩因子保证粒子群算法收敛,引入惯性因子避免粒子在全局最优解附近振荡,引入"备胎机制"来处理QP约束。数值试验验证了改进的IPSO算法可减少迭代次数、降低计算成本。将IPSO算法与MPC算法结合形成IPSO-MPC算法,智能车纵向速度控制仿真结果证明IPSO-MPC算法有效。; 周晶晶徐友春张自立李明喜苏致远; 关键词：智能车粒子群算法模型预测控制

基于多对点云匹配的三维激光雷达外参数标定被引量：13: 2018年; 针对无人车三维激光雷达与全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统安装位置关系难以准确测量及相对转角无法直接测量的问题,提出一种基于多对点云同时匹配迭代生成外参数的方法。首先选择车辆直线往返行驶中位置相近、方向相反的激光雷达点云对进行匹配;然后设定参数区域中心、初始步长及步数,遍历参数组合,寻找目标函数最小时的外参数组合并更新为最优迭代区域中心;最后不断缩减步长,直到得到满足精度要求的最优外参数。实验采集了两段环境不同的数据,分别采用较优和较差的参数初始迭代中心以及不同步数进行标定。结果表明,所提方法用时短,对于非理想参数初值也能够得到较好的标定结果,而且标定方法简单,无需专门的标定物即可达到需求的标定精度。; 韩栋斌徐友春王任栋齐尧李华; 关键词：遥感

基于CNN和DLTL的步态虚拟样本生成方法被引量：1: 2020年; 针对步态识别在反恐、安防领域亟待解决的小样本问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(convolutional and neural network,CNN)和DLTL(dual learning and transfer learning)的步态虚拟样本生成方法。首先用基于VGG19的深度卷积神经网络模型低层响应提取步态风格特征图,然后利用基于对抗网络的对偶学习(dual learning,DL)对风格特征图进行风格训练,得到风格特征模型;其次利用VGG19模型的高层响应提取步态内容特征图,然后让步态内容特征图对风格特征模型中的风格特征进行学习;最后使用迁移学习(transfer learning,TL)获得步态虚拟偏移样本。实验结果表明,经过DLTL风格学习生成的步态虚拟样本虽然整体风格发生改变,但人体步态特征没有改变,可有效扩充小样本容量;当虚拟样本增加到一定数量时,步态识别率有所提升。该方法与现有步态虚拟样本生成方法进行对比实验,结果表明该算法优于现有方法,能够大量生成虚拟样本且稳定提高步态识别的识别率。; 支双双赵庆会金大海唐琎; 关键词：步态识别卷积神经网络

基于手眼模型的三维激光雷达外参数标定被引量：16: 2017年; 无人车三维激光雷达与GPS/INS组合导航系统融合使用,需要对两者之间的相对位姿进行标定。针对车辆运动过程点云畸变的现象,提出了一种单帧点云中激光扫描点坐标修正方法。针对标定问题,建立了标定模型,提出了一种基于ICP算法和手眼标定模型及最小二乘法进行外参数标定的方法。通过蒙特卡罗仿真实验,对该方法的有效性和精度进行了仿真和验证。在实验室JJUV-6无人车平台上进行标定试验,得到两者之间的三维位姿关系。对比标定前后三维点云重建效果,点云重叠度接近于配准效果。基于应用的目的,基本满足二维地图构建和三维环境重建的需求。; 韩栋斌徐友春李华谢德胜陈文; 关键词：点云配准

一种基于激光雷达传感器的行人检测方法被引量：11: 2019年; 针对目前基于激光雷达点云的大多数特征不能描述行人目标的形状分布这一问题,本文提出了一种面向地面无人车辆的基于激光雷达传感器的行人检测方法。利用DBSCAN算法所有的非地面激光雷达点云进行聚类,并且提出了一种快速点特征直方图分布特征,用于训练支持向量机分类器进行行人的检测。本文在KITTIOBJECT数据库和一辆地面无人车辆上对方法的正确率和有效性进行了实验,结果表明:验证了本文提出的快速点特征直方图特征相比较于其他的激光雷达特征,可以有效提高行人检测的性能,同时能够满足地面无人车辆对行人检测的实时性要求。; 韩骁枫陆建峰李祥瑞赵春霞; 关键词：行人检测激光雷达无人驾驶

智能车道路场景数字字符识别技术被引量：8: 2019年; 针对道路场景中数字字符高噪声、多视角和难以定位识别的问题,提出了一种稳健的道路场景数字字符定位识别算法。采用基于色彩空间和边缘增强的最大稳定极值区域(MSER)算法来提取候选区域,设计了几何约束滤波器,并与笔画宽度变换(SWT)联合滤除非字符区域,得到字符定位结果。对Lenet-5中的收敛函数和池化窗进行改进,将定位后的字符区域归一化输入网络中,得到最终的字符识别结果。实验结果表明,本文算法的字符召回率达到90.0%,综合性能值达到0.89,字符识别率达到88.6%,优于同类算法性能。; 白睿徐友春李永乐李炯谢枫; 关键词：机器视觉数字字符识别卷积神经网络

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