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申请/专利权人：中科合肥技术创新工程院
摘要：本发明公开了一种基于深度相机的地面残缺点云凹障碍物检测方法，包括获取地面深度的原始点云数据；将获取的原始点云数据基于RANSAC算法分割出地平面，并根据高程阈值聚类出兴趣区域中的目标点云簇和数量；利用点云的拓扑空间关系提取凹障碍物的第一边界轮廓和第二边界轮廓；将提取的第一边界轮廓和第二边界轮廓进行融合生成第三边界轮廓，并输出凹障碍物的几何特征；重复执行上述步骤，直至遍历上述步骤的目标点云簇的数量，并输出最终的凹障碍物的几何特征。本发明通过重建不同程度残缺点云边界轮廓，从而有效且准确地检测出凹障碍物，并计算相应的几何特征。
主权项：1.一种基于深度相机的地面残缺点云凹障碍物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取地面深度的原始点云数据；步骤S2、将获取的原始点云数据基于RANSAC算法分割出地平面，并根据高程阈值聚类出兴趣区域中的目标点云簇和数量；步骤S3、利用点云的拓扑空间关系提取凹障碍物的第一边界轮廓和第二边界轮廓；步骤S4、将提取的第一边界轮廓和第二边界轮廓进行融合生成第三边界轮廓，并输出凹障碍物的几何特征；步骤S5、重复执行步骤S4，直至遍历所有步骤S2中的目标点云簇的数量，并输出最终的凹障碍物的几何特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中科合肥技术创新工程院 一种基于深度相机的地面残缺点云凹障碍物检测方法
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