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非铺装道路凹凸不平特征语义分割方法研究

         
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非铺装道路凹凸不平特征参数复杂,增加了自动驾驶汽车提取有效信息以进行路径规划和决策控制的难度,精确的语义分割方法将有助于简化道路不平参数信息,提高特征识别精度,从而提高车辆自主行驶的安全性和舒适性。为此,本文提出了一种非铺装道路凹凸不平特征语义分割方法,实现对不同尺寸和高程差的凹凸不平特征分类。首先,引入高斯函数建立了非铺装道路表达模型,提出了凹凸不平特征自动标注方法并构建了仿真数据集,弥补了非铺装道路点云数据集的空白;然后,搭建了非铺装道路凹凸不平特征语义分割模型,基于Pointnet++的多层次特征提取结构,首次实现了对非铺装道路凹凸不平特征语义分割;最后,通过建立非铺装路面特征沙盘模型,运用本文提出的方法对实测数据进行验证。结果表明,本方法能准确对道路凹凸不平特征进行分类,且在不同点云数据密度、路面范围的数据中具有较好鲁棒性。

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