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作者：张韡;刘涛;李永;蒋磊;陈涛;
单位：长安大学汽车学院;
摘要：为实现快速、准确、自动化的公路视距检测，基于激光雷达点云提出一种将公路边界量化为视距的方法。首先，对原始点云进行纵向滤波和垂向滤波以减少点云数量，再利用随机抽样一致性算法(RANSAC算法)分别提取高度阈值为0.2 m和1.2 m的平面，将二者作差得到粗略的公路边界。其次，将粗略的公路边界投影至XOY平面后分割为左右两个边界，并采用散点轮廓算法(Alpha-Shapes算法)分别提取其边界轮廓，再结合边界轮廓的位置关系得到精准的公路边界线。再次，基于弯道线形组成规律采用最小二乘法对精准的公路边界线进行拟合，并利用曲线积分求解边界长度。最后，建立公路视距检测模型并通过实车试验验证模型的准确性。结果表明：公路视距检测模型求解的视距与实测视距相比较，绝对误差范围为0.68～2.92 m,相对误差范围为2.48%～5.49%,且误差随实测视距的减小而减小，模型准确性较高，具有实际工程应用价值。
关键词：公路视距检测;;激光雷达点云;;随机一致性算法;;散点轮廓算法;;最小二乘法
基金资助：“车路一体智能交通全国重点实验室”开放基金(2024-B005);; 国家自然科学基金(51978075)
