【摘 要】
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三维激光雷达被广泛应用在无人驾驶系统中对道路环境的检测和防碰撞检测。为增加激光雷达对扫描点云进行分割的准确性,提出一种基于深度投影的点云目标实时分割方法。首先采用体素化滤波去除噪声点,然后使用渐进式形态学滤波方法去除地面点,最后将点云进行深度投影,建立三维点云与深度投影图像的映射关系,利用深度投影图像的自适应角度阈值对点云进行目标分割,并将分割后的点云目标构造混合层次包围盒进行碰撞检测。实验结果表
【机 构】
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河南科技大学机电工程学院,机械装备先进制造河南省协同创新中心,河南省机械设计及传动系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.51805151),河南省科技攻关计划(工业领域)资助项目(No.192102210141),河南省高等学校重点科研项目基础研究计划资助项目(No.18A460018),河南省高等学校青年骨干教师培养计划资助项目(No.2019GGJS082).
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三维激光雷达被广泛应用在无人驾驶系统中对道路环境的检测和防碰撞检测。为增加激光雷达对扫描点云进行分割的准确性,提出一种基于深度投影的点云目标实时分割方法。首先采用体素化滤波去除噪声点,然后使用渐进式形态学滤波方法去除地面点,最后将点云进行深度投影,建立三维点云与深度投影图像的映射关系,利用深度投影图像的自适应角度阈值对点云进行目标分割,并将分割后的点云目标构造混合层次包围盒进行碰撞检测。实验结果表明该方法相对于传统聚类算法在时间效率上有明显提升,并且能有效降低过分割问题,实验数据目标分割准确率达到了
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