本文内容来源于《测绘通报》2024年第12期，审图号：GS京（2024）2401号
郭紫祎, 张红娟, 赵智博, 李必军
基金项目：国家自然科学基金重点项目(52332010)
关键词：路侧激光雷达, 目标识别, 目标跟踪, 卡尔曼滤波, 点云滤波
摘要 ：本文对基于路侧激光雷达的车辆目标跟踪与定位算法展开研究,提出了一种基于卡尔曼滤波的算法流程。首先,基于反光条的路侧激光雷达位姿标定,构建背景点云地图,对路侧激光雷达采集的点云数据进行背景差分滤波,只保留机动车、非机动车、行人等前景点云数据,对前景点云进行基于密度的DBSCAN聚类,将点云划分为点云簇;然后,训练SVM分类器,用提取的点云簇特征对其进行基于SVM的目标分类识别;最后,通过最近邻算法实现目标的帧间关联,用线性卡尔曼滤波对目标物体的轨迹进行预测和更新。在精度评定的部分,利用相对位置误差和绝对轨迹误差对标定结果和算法定位结果进行精度分析。从分析结果可知,本文提出的带有卡尔曼滤波的轨迹估计方法得到的优化后的平滑轨迹更符合车辆的实际运行情况,可以明显提高目标跟踪精度。
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