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申请/专利权人：燕山大学
摘要：本发明涉及一种基于点云二维密度的路侧视角地面分割方法，包括下述步骤：获取雷达坐标系下路侧视角的地面原始点云数据；基于原始点云数据，采用密度计算获得二维密度、密度降序点云；基于二维密度、密度降序点云，获得点云二维密度的密度阈值；基于密度阈值、二维密度、密度降序点云，得到分割的地面点云。本发明方法应用时不需做出假设，具有广泛的适用性。本发明方法把地面点云处理成点云二维密度，计算量小，实时性高。并进一步在分割算法中采用栅格数据、kd树以优化计算过程。本发明方法得到的地面点云具有较高的准确性和较强的稳定性。
主权项：1.一种基于点云二维密度的路侧视角地面分割方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：获取雷达坐标系下路侧视角的地面原始点云数据；基于原始点云数据，采用密度计算获得二维密度、密度降序点云，进而基于二维密度、密度降序点云，获得点云二维密度的密度阈值，步骤包括：按点云二维密度进行排序，得到密度降序点云数据；基于密度降序点云数据，提取z坐标数据；对所述z坐标数据进行直方图统计，设定分位点，确定分位点对应的z坐标索引值；利用所述z坐标索引值和二维密度，提取分位点对应密度值作为密度阈值；基于密度阈值、二维密度、密度降序点云，得到分割的地面点云，步骤包括：依据密度阈值对密度降序点云进行筛选，选取密度低于密度阈值的点，设定为初始种子点；将初始种子点设定为当前地面点；利用当前地面点求解平面模型ax+by+cz+d＝0；式中，a、b、c、d为待求解的参数，通过提取主向量的方式确定a，b，c的值，而将d设置为激光雷达的安装高度；利用求解的平面模型在初始种子点中进行筛选，选取下一次迭代的地面点；判断下一次迭代的地面点和当前地面点的点云数量差是否超过阈值，如果点云数量差超过设定阈值，则将下一次迭代的地面点更新为当前地面点，重新求解平面模型并选取下一次迭代的地面点，直至下一次迭代的地面点和当前地面点的点云数量差不超过设定阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 基于点云二维密度的路侧视角地面分割方法、系统及介质
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