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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于RANSAC和角点提取的障碍物点云凸包分割方法，包括：对障碍物点云进行至少一次降采样、降维处理，以得到预处理后的二维点云；对二维点云进行多次RANSAC直线点云提取以及欧式聚类，遍历欧式聚类得到的各个点云，进行角点提取；根据二维点云的角点确定重心，同时确定各角点的极角，并根据角点对应的极角对角点进行顺逆时针排序；遍历排序好的角点，进行凹点判断并发布二维凸包，直至所有角点遍历完；根据凹凸点进行凸包分割。本发明提供一种基于RANSAC和角点提取的障碍物点云凸包分割方法，本发明基于RANSAC算法和角点提取使二维凸包包裹面积更接近于障碍物实际面积，增加机器人可行驶区域。
主权项：1.一种基于RANSAC和角点提取的障碍物点云凸包分割方法，其特征在于，包括：步骤一，对障碍物点云进行至少一次降采样、降维处理，以得到预处理后的二维点云；步骤二，对二维点云进行多次RANSAC直线点云提取以及欧式聚类，直到剩余点占初始点云的比例小于预定的比例阈值时停止直线点云提取，直接对剩余的点云进行欧式聚类；步骤三，遍历欧式聚类得到的各个点云，进行角点提取；步骤四，根据二维点云的角点确定重心，同时确定各角点的极角，并根据角点对应的极角对角点进行顺逆时针排序；步骤五，遍历排序好的角点，进行凹点判断并发布二维凸包，直至所有角点遍历完；步骤六，根据凹凸点进行凸包分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 基于RANSAC和角点提取的障碍物点云凸包分割方法
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