重庆理工大学学报(自然科学) ›› 2023, Vol. 37 ›› Issue (6): 85-92.
王 超,王立勇,苏清华,丁炳超,张 政,贾晓亮
摘要: 针对由交通锥桶引导的临时道路,提出一种改进 Delaunay三角剖分算法,实现该特 殊场景下的道路检测。使用 YOLOv4算法对图像中的交通锥桶目标进行识别,并融合图像信息 与激光雷达获取的交通锥桶点云信息,对融合后的交通锥桶信息进行 Delaunay三角剖分,提出 一种 Delaunay三角网滤波算法与局部优化策略,根据路况变化实现 Delaunay三角网权重与损 失值的实时计算,有效滤除损失值总和不满足条件的三角边,算法减少了 Delaunay三角网内的 噪声约束,有效实现车道线与可行驶路径的快速规划与实时更新。实车实验结果表明:该算法 平均耗时 35.4ms,所检测路径绝对轨迹误差为 0.2m、准确率为 97%,相比传统 Delaunay三角 剖分算法,改进后的算法满足实时性要求,降低了路径检测误差,提高了路径检测准确率。
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