【摘 要】
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针对雪花噪声对激光雷达造成误检的问题,提出了一种基于激光雷达反射强度和邻域搜索算法的综合方法对降雪场景采集的激光雷达点云数据进行去噪处理。首先通过自适应方法统计激光雷达点云数据的反射强度分布,计算点云的动态边界阈值。然后,通过分析点云数据反射强度与邻域搜索算法对雪花噪声进行滤除。本方法对园区降雪天气下的实际激光点云数据进行了实验验证,实验结果表明该方法在滤除效果和保留周边环境特征等关键数据优于常用的动态半径离群点滤波器等方法,而且在车辆无人驾驶应用中具有较好的有效性与可行性。
【机 构】
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北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室,北京联合大学机器人学院,北京联合大学应用科技学院
【基金项目】
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北京联合大学人才强校优选-拔尖计划“无人驾驶车复杂场景中可靠性定位技术研究”项目(No.BPHR2020BZ01),国家自然科学基金“无人车多视视频信息获取与定位关键技术”项目(No.61871038),国家自然科学基金“基于视觉计算的智能驾驶实时城市道路场景理解”项目(No.61871039),北京联合大学研究生科研创新资助项目(No.YZ2020K001)。
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针对雪花噪声对激光雷达造成误检的问题,提出了一种基于激光雷达反射强度和邻域搜索算法的综合方法对降雪场景采集的激光雷达点云数据进行去噪处理。首先通过自适应方法统计激光雷达点云数据的反射强度分布,计算点云的动态边界阈值。然后,通过分析点云数据反射强度与邻域搜索算法对雪花噪声进行滤除。本方法对园区降雪天气下的实际激光点云数据进行了实验验证,实验结果表明该方法在滤除效果和保留周边环境特征等关键数据优于常用的动态半径离群点滤波器等方法,而且在车辆无人驾驶应用中具有较好的有效性与可行性。
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