基于机器学习的激光雷达目标自动检测方法研究_张晓芳

资 源 简 介

基于机器学习的激光雷达目标自动检测方法研究_张晓芳

详 情 说 明

激光雷达（LiDAR）作为高精度环境感知的核心传感器，在自动驾驶、机器人导航等领域发挥着关键作用。张晓芳的研究聚焦于如何通过机器学习方法实现激光雷达点云数据中的目标自动检测。

传统方法通常依赖手工设计特征，而机器学习通过数据驱动的方式，能够更高效地学习复杂环境中的目标特征。研究可能涉及点云预处理方法（如体素化或投影变换）来降低数据维度，同时采用深度学习模型（如PointNet或3D CNN）从原始点云中提取深层特征，实现目标的分类与定位。

这一方向的技术难点包括点云数据的稀疏性、噪声干扰以及实时性要求。未来的发展趋势可能集中在轻量化模型设计、多传感器融合以及小样本学习等方向，以进一步提升检测精度与适应性。