【摘 要】
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通过机载激光雷达侦查和测量地面信息是近年来智能感知领域的研究热点之一。针对激光雷达记录的点云数据如何精准区分非地面点和地面点的问题,提出一种新的基于梯度分块的自
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603274);天津市应用基础与前沿技术研究计划基金(15JCYBJC51800)项目资助
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通过机载激光雷达侦查和测量地面信息是近年来智能感知领域的研究热点之一。针对激光雷达记录的点云数据如何精准区分非地面点和地面点的问题,提出一种新的基于梯度分块的自适应点云滤波方法。首先将点云数据按照X与Y方向进行自适应的分块,然后求得每块点云数据的地面点与非地面点之间的最大类间方差;最后,将最大类间方差的点的高度,作为该块点云数据坡度滤波的最优阈值,实现点云数据滤波。通过15组点云数据的实验结果表明,该算法能够更好地实现点云数据地面点与非地面点的分离,并具有很好的鲁棒性。
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