基于路侧三维激光雷达的车辆检测与追踪方法研究

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1、学校代码：10285学号：20154246011硕士学位论文（学术学位）基于路侧三维激光雷达的车辆检测与追踪方法研究VehicleDetectionandTrackingBasedonRoadside3DLiDAR研究生姓名徐斌指导教师姓名郑建颖专业名称测试计量技术及仪器研究方向智能交通所在院部轨道交通学院论文提交日期2018年4月基于路侧三维激光雷达的车辆检测与追踪方法研究中文摘要基于路侧三维激光雷达的车辆检测与追踪方法研究中文摘要智能交通技术的发展为交通问题的解决提供了新的有效技术手段。激光雷达技术应用于智能交通中进行信息数据获取，其空间分辨率可达厘米级、时间分辨率可达毫秒级，一定程度上

2、改变了传统交通信息数据获取方式中交通数据的宏观特性，属于微观尺度下的交通信息数据。微观高分辨率交通数据，也是当前自动驾驶和车联网等新模式必不可少的重要组成部分。车辆检测和追踪是获得微观高分辨率交通数据的必要前提，本文利用路侧激光雷达开展车辆检测与追踪方法研究，主要贡献具体描述如下：（1）分析了激光雷达3D点云数据的特点，设计了基于3D点云数据背景滤波算法，能够滤除不同交通道路环境中的背景点和噪声点，保留交通车辆有效点。（2）针对直线道路场景下车辆检测与追踪问题，设计了基于历史多状态联合的车辆检测与追踪算法。车辆检测中，针对部分属于同一辆车的类簇发生异常合并问题，设计了基于特征描述的车辆异常合

3、并算法；车辆追踪中，针对车辆丢失和遮挡问题，设计了以相邻帧为基础的历史多状态联合车辆追踪算法。实验结果表明，该算法在直线道路车辆追踪准确率达87.71%。（3）针对十字路口场景下车辆检测与追踪问题，由于十字路口车辆运动行为相对较为复杂，设计了基于时间窗优化的车辆检测与追踪算法。车辆检测上，利用组合聚类方法改进了车辆检测算法，针对组合聚类中出现的车辆过检问题，利用时间窗内车辆运动状态特征滤除车辆过检情况。车辆追踪上，利用最近邻算法改进了车辆追踪算法。实验结果表明，该算法在十字路口和直线道路车辆追踪准确率均达90%以上。关键词：激光雷达，微观高分辨率，交通数据，车辆检测，车辆追踪作者：徐斌指导老

4、师：郑建颖IAbstractVehicleDetectionandTrackingBasedonRoadside3DLiDARVehicleDetectionandTrackingBasedonRoadside3DLiDARAbstractThedevelopmentofintelligenttransportationsystemshasprovidedneweffectivetechnicalmethodforthesolutionoftrafficproblems.LightDetectionandRanging(LiDAR)technologyisappliedtoacquiretr

5、afficdata.ThespatialresolutionofLiDARiscentimeterandthetimeresolutionofLiDARismillisecond.LiDARchangesthemacroscopiccharacteristicsoftrafficdataintraditionaltrafficdataacquisitionfieldtoacertainextent.High-resolutionmicrotrafficdatacollectedbyLiDARisanessentialpartofthecurrentautonomousvehiclesandc

6、onnectedvehicles.Vehicledetectionandtrackingarenecessaryprerequisitesforobtaininghigh-resolutionmicrotrafficdata.ThispaperproposesvehicledetectionandtrackingmethodsbasedonroadsideLiDAR.Themaincontributionsofthispapercanbedescribedasfollows:(1)Thecharacteristicofthe3DcloudpointsofLiDARwasanalyzed.Th

7、ebackgroundsubtractionwasdesignedtofilterbackgroundpointsandnoisepointsindifferenttrafficroads.(2)Fortheproblemofvehicledetectionandtrackinginthescenarioofthestraightroad,ahistoricalmulti-statejointvehicled