袁 春，曾 凡，李 昊，胡 萌，徐 哲

（1.重庆理工大学 汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室，重庆 400054；2.重庆理工大学 机械检测技术与装备教育部工程研究中心，重庆 400054）

激光雷达由于可以获得极高的角度、距离分辨率和良好的抗干扰能力，被大量应用于车辆智能驾驶中。多线激光雷达能够获得障碍物丰富的点云信息，但价格昂贵，给智能车辆普及带来较大的挑战。单线激光雷达结构简单，并且由于价格低廉，在自动驾驶领域开始有所涉及。对于雷达感知算法的整体架构，杨飞等［1］采用Ubuntu下的ROS机器人实时操作系统实现动态障碍物的检测和追踪。汪佩［2］采用嵌入式软硬件系统，基于OpenCv、OpenCL及QT环境进行数据处理。于金霞等［3］采用Windows下的Visual C++编写的障碍物识别算法。

LabVIEW 是近年来逐步应用的一款图形化交互式编程软件［4］，通过虚拟仪器模块，将软件和各种硬件工具连接起来。依靠LabVIEW 在数据采集、实时通信、图形信息显示方面的强大功能，以及在智能驾驶领域的逐步应用，将LabVIEW 运用于激光雷达环境感知中的障碍物检测。有关障碍物的单线激光雷达检测算法，湖南大学庄秀华依据雷达的点云数据扫描特点，采用中值滤波算法处理噪声数据，使用最近邻算法归类障碍物的点云，最近匹配法和卡尔曼滤波进行跟踪［5］。刘伟［6］选取车辆几何特征作为目标识别的依据，选用支持向量机进行分类［7］，通过交叉验证和网格搜索寻找最优参数以提高车辆的识别率。杨成提出一种近邻域和层次聚类相结合的算法进行聚类，得到各个聚类的质心［8］。……