【摘 要】
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针对复杂地形环境下巡视探测中避障问题,提出了一种基于点云的地形信息感知与场景建模方法。首先对获取的点云数据进行稀疏采样和滤波降噪;然后结合移动机器人越障能力极限与改进的随机采样一致性算法,拟合其自适应基准面作为可通行区域;其后使用基于密度的聚类算法感知地形特征信息,并采用凸包算法提取地形特征轮廓;最后结合自适应基准平面进行快速三维场景重建,为地面观测提供直观快速的巡视器周围三维环境模型。通过对复杂地形环境进行模拟实验,结果表明:该方法可以有效获取复杂地形信息,并可大幅度提高场景重建的效率。
【机 构】
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湖北工业大学,华中科技大学,中国航天员科研训练中心
【基金项目】
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载人航天领域预先研究项目(060601)。
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针对复杂地形环境下巡视探测中避障问题,提出了一种基于点云的地形信息感知与场景建模方法。首先对获取的点云数据进行稀疏采样和滤波降噪;然后结合移动机器人越障能力极限与改进的随机采样一致性算法,拟合其自适应基准面作为可通行区域;其后使用基于密度的聚类算法感知地形特征信息,并采用凸包算法提取地形特征轮廓;最后结合自适应基准平面进行快速三维场景重建,为地面观测提供直观快速的巡视器周围三维环境模型。通过对复杂地形环境进行模拟实验,结果表明:该方法可以有效获取复杂地形信息,并可大幅度提高场景重建的效率。
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