公开(公告)号：CN114186588B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202111493587.0

申请日：2021-12-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王伟 ,  张宁 ,  史健 ,  黄平 ,  薛冰 ,  潘峰 ,  吴贻杰

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/2321 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/77 ,  G06V10/762 ,  G01S13/90

Abstract: 本发明公开一种实时层次化滤波方法，包括采集激光雷达输出数据；进行条件滤波，将点云划分为近地点Gg0和非近地点Gu1；运用随机采样一致性算法将近地点划分为符合平面模型的地面点Gg和非地面点Gu2；合并Gu1和Gu2，采用曲面体素对合并点云进行快速粗滤波；对粗滤波后的点云进行选择性降采样处理和主成分分析选择性降维处理；确定DBSCAN算法参数Eps和Nmin；多线程并行执行DBSCAN算法进行精滤波，得到有效点云GE；步骤8：合并有效点云GE和地面点Gg，结束滤波。本发明解决激光雷达数据滤波过程中参数设置困难以及速度和精度难以兼顾的问题，降低算法复杂度，保证算法实时性，实现基于点云分布特点的实时层次化滤波，达到实时高精度点云滤波的目的。

公开(公告)号：CN114186588A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111493587.0

申请日：2021-12-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王伟 ,  张宁 ,  史健 ,  黄平 ,  薛冰 ,  潘峰 ,  吴贻杰

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种实时层次化滤波方法，包括采集激光雷达输出数据；进行条件滤波，将点云划分为近地点Gg0和非近地点Gu1；运用随机采样一致性算法将近地点划分为符合平面模型的地面点Gg和非地面点Gu2；合并Gu1和Gu2，采用曲面体素对合并点云进行快速粗滤波；对粗滤波后的点云进行选择性降采样处理和主成分分析选择性降维处理；确定DBSCAN算法参数Eps和Nmin；多线程并行执行DBSCAN算法进行精滤波，得到有效点云GE；步骤8：合并有效点云GE和地面点Gg，结束滤波。本发明解决激光雷达数据滤波过程中参数设置困难以及速度和精度难以兼顾的问题，降低算法复杂度，保证算法实时性，实现基于点云分布特点的实时层次化滤波，达到实时高精度点云滤波的目的。