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为了进一步减少无人机载激光雷达传输给飞行控制器的数据量,对已有的一种数据预处理系统进行改进。无人机避障过程中,用于测量障碍物信息的激光雷达数据中存在着无效、冗余等数据,这些多余数据给无人机飞行控制器带来巨大的数据处理负担。在已有的数据处理系统的基础上,改用基于密度的具有噪声的聚类方法(DBSCAN)辨认障碍物,把测量为连续线性的点识别为一个物体。实验证明,改进系统不但大幅减少了传送给飞行控制器的数据量,而且构建出激光雷达原数据中不存在的障碍物的宽度信息,还将辨识障碍物的准确率提高多达53%。