野外环境下基于AK—means聚类算法的障碍检测研究

为了完成野外环境下无人自主导航车的障碍检测任务，应用AK—means聚类算法对四线激光雷达数据进行挖掘，聚类结果输出为候选障碍，为了克服车辆颠簸引起的错误聚类，引入加权欧氏距离对聚类评价指标DBI进行改进。试验结果表明，障碍检测算法在车辆低速行驶时稳定可靠。