【摘 要】
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点云去噪技术是智能驾驶汽车感知周边环境信息的关键一步。针对激光雷达点云去噪算法去噪精度高、运行速率低的问题，提出一种适用于复杂场景和多种尺度噪声下的自适应双半径滤波算法。三维点云经最少点数约束条件下的体素滤波精简处理，并初步滤除离群噪声。用KD-tree建立索引计算点云的平均密度。根据点云密度构建自适应大、小半径模型，以滤除漂移噪声体素。为验证算法的有效性，在多噪声类型的简单场景和复杂场景下，与各
【基金项目】
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吉林省自然科学基金项目（YDZJ202201ZYTS655）；
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点云去噪技术是智能驾驶汽车感知周边环境信息的关键一步。针对激光雷达点云去噪算法去噪精度高、运行速率低的问题，提出一种适用于复杂场景和多种尺度噪声下的自适应双半径滤波算法。三维点云经最少点数约束条件下的体素滤波精简处理，并初步滤除离群噪声。用KD-tree建立索引计算点云的平均密度。根据点云密度构建自适应大、小半径模型，以滤除漂移噪声体素。为验证算法的有效性，在多噪声类型的简单场景和复杂场景下，与各算法对比去噪精度与运行速率。对比结果表明，在去噪精度略微降低的情况下，在简单场景中的运行时间低于0.6 s，在复杂场景中低于2 s，新算法具有较高的去噪精度和运行速率及较广的适用范围。
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