公开(公告)号：CN114119940A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111488317.0

申请日：2021-12-07

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴思东 ,  段翠萍 ,  蒋涛 ,  任不凡 ,  宁梓豪

IPC: G06T19/20

Abstract: 本发明公开了一种基于RANSAC和角点提取的障碍物点云凸包分割方法，包括：对障碍物点云进行至少一次降采样、降维处理，以得到预处理后的二维点云；对二维点云进行多次RANSAC直线点云提取以及欧式聚类，遍历欧式聚类得到的各个点云，进行角点提取；根据二维点云的角点确定重心，同时确定各角点的极角，并根据角点对应的极角对角点进行顺/逆时针排序；遍历排序好的角点，进行凹点判断并发布二维凸包，直至所有角点遍历完；根据凹凸点进行凸包分割。本发明提供一种基于RANSAC和角点提取的障碍物点云凸包分割方法，本发明基于RANSAC算法和角点提取使二维凸包包裹面积更接近于障碍物实际面积，增加机器人可行驶区域。

公开(公告)号：CN114119940B

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202111488317.0

申请日：2021-12-07

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴思东 ,  段翠萍 ,  蒋涛 ,  任不凡 ,  宁梓豪

IPC: G06T19/20

Abstract: 本发明公开了一种基于RANSAC和角点提取的障碍物点云凸包分割方法，包括：对障碍物点云进行至少一次降采样、降维处理，以得到预处理后的二维点云；对二维点云进行多次RANSAC直线点云提取以及欧式聚类，遍历欧式聚类得到的各个点云，进行角点提取；根据二维点云的角点确定重心，同时确定各角点的极角，并根据角点对应的极角对角点进行顺/逆时针排序；遍历排序好的角点，进行凹点判断并发布二维凸包，直至所有角点遍历完；根据凹凸点进行凸包分割。本发明提供一种基于RANSAC和角点提取的障碍物点云凸包分割方法，本发明基于RANSAC算法和角点提取使二维凸包包裹面积更接近于障碍物实际面积，增加机器人可行驶区域。

公开(公告)号：CN114114201A

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202111398251.6

申请日：2021-11-19

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 吴思东 ,  任不凡 ,  段翠萍 ,  袁建英 ,  郭德全 ,  刘甲甲 ,  蒋涛

IPC: G01S7/48

Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达三维点云数据的场景语义理解方法及系统，该方法根据点云数据结构特点，利用深度学习技术和方法，对邻域点云的特征向量进行融合，随后设计基于点云的自适应降采样多层次特征编码层及解码层模型，实现输入点云数据、输出场景语义理解结果的端对端深度神经网络，完成激光雷达点云数据的场景语义理解。