一种融合密度聚类与区域生长算法的快速障碍物检测方法

来源：机器人杂志2020年第1期北京时间：

作者：李炯, 赵凯, 张志超, 朱愿

摘要：针对智能车在城市环境下采集的3维激光雷达点云中相邻障碍物难以区分、远距离检测易分裂以及小障碍物易漏检的问题，将密度聚类算法与区域生长算法融合，提出了一种鲁棒的障碍物快速检测方法．该方法首先利用区域生长算法对点云栅格完成第1次聚类并标记出可能含有更小障碍物的栅格，然后利用参数自适应的DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）对体积较大、可能包含多目标的障碍物检测结果进行细化，最后对已标记的栅格进行第2次区域生长聚类，完成小障碍物的检测．实验结果表明，本方法在城市环境下能够准确区分和检测出障碍物，检测准确率平均可达97%，平均耗时为13 ms．

关键词：智能车, 激光雷达, 密度聚类算法, 区域生长算法, 障碍物检测