一种基于多尺度自适应随机森林的激光雷达检测人腿方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度自适应随机森林的激光雷达检测人腿方法，用于从2D激光雷达点云中检测出行人腿部。与传统的检测人腿的方法不同，该方法能够鲁棒地处理由于2D激光雷达数据的不稳定导致分类器检测能力下降的问题，同时也能够处理2D激光雷达数据的多尺度特性对检测的影响。首先，通过聚类算法将2D激光雷达点云聚类成多个点簇；其次，从每一个点簇中提取多维特征构成特征向量；进一步，将该特征向量输入分类器，分类器输出该点簇是人腿的置信度。该方法是针对2D激光雷达下进行人腿检测任务所提出的一种新颖的检测方法，其实现简单，易于扩展，具有较高的计算效率和检测准确度，能够部署在低成本机器人上，具有很强的实际应用价值。