对象运动的基于激光雷达的分类

    公开(公告)号:CN105793730A

    公开(公告)日:2016-07-20

    申请号:CN201480041168.5

    申请日:2014-06-11

    发明人: A·M·洛根

    IPC分类号: G01S17/89 G01S17/50 G01S7/48

    摘要: 在机器视觉领域,通常通过利用诸如透视和视差等技术向可见光图像应用图像评估技术,来估计对象运动。然而,这样的技术的精度可能由于图像中的视觉失真(诸如眩光和阴影)而受到限制。相反,激光雷达数据可以是可用的(例如用于自动导航中的对象回避),并且可以用作用于这样的确定的高精度数据源。激光雷达点云中的相应激光雷达点可以映射到三维体素空间的体素,并且体素簇可以被标识为对象。可以随着时间对激光雷达点的运动进行分类,并且基于与对象相关联的激光雷达点的种类,相应对象可以被分类为运动或静止。因为三维体素空间中的体素在随着时间被评估时清楚地呈现可区分的状态,所以这一分类可以产生精确的结果。

    对象运动的基于激光雷达的分类

    公开(公告)号:CN105793730B

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201480041168.5

    申请日:2014-06-11

    发明人: A·M·洛根

    IPC分类号: G01S17/89 G01S17/50 G01S7/48

    摘要: 在机器视觉领域,通常通过利用诸如透视和视差等技术向可见光图像应用图像评估技术,来估计对象运动。然而,这样的技术的精度可能由于图像中的视觉失真(诸如眩光和阴影)而受到限制。相反,激光雷达数据可以是可用的(例如用于自动导航中的对象回避),并且可以用作用于这样的确定的高精度数据源。激光雷达点云中的相应激光雷达点可以映射到三维体素空间的体素,并且体素簇可以被标识为对象。可以随着时间对激光雷达点的运动进行分类,并且基于与对象相关联的激光雷达点的种类,相应对象可以被分类为运动或静止。因为三维体素空间中的体素在随着时间被评估时清楚地呈现可区分的状态,所以这一分类可以产生精确的结果。