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海量车载激光点云组织与可视化研究
海量车载激光点云组织与可视化研究
摘要：
激光点云是在车载激光雷达扫描下得到的三维空间的点云数据。由于其高精度和准确性，车载激光点云被广泛用于自动驾驶、地图构建和环境感知等领域。然而，由于车载激光点云数据量极大，且存在噪声和无效点等问题，如何高效地组织和可视化成为研究的关键问题。本文对现有的海量车载激光点云组织与可视化方法进行了综述，并提出了一种基于分层聚类和改进的体素化方法的点云组织与可视化方案。通过对大规模车载激光点云数据进行实验评估，结果表明，该方法在数据组织和可视化方面具有较好的效果和性能。
关键词：激光雷达，车载激光点云，组织，可视化
1.引言
近年来，随着自动驾驶技术和车联网技术的快速发展，车载激光雷达成为一种重要的传感器，用于实现车辆的环境感知和导航。车载激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的光信号，可以获取车辆周围的三维空间信息。这些信息以点云的形式存在，点云数据量巨大，对于高效的组织和可视化变得尤为重要。
2.相关工作
目前，有许多关于车载激光点云的组织和可视化方法被提出。其中，基于体素化的方法是一种常用的方式。体素是一种将三维空间划分为小立方体的方法，可以用于将点云数据组织成一种层次化的结构。通过将点云数据分配到不同的体素中，可以实现对点云数据的高效组织和查询。然而，传统的体素化方法存在着固定体素尺寸的问题，在处理海量车载激光点云数据时效果不佳。
3.方法提出
针对传统体素化方法存在的问题，本文提出了一种基于分层聚类和改进的体素化方法。首先，首先对激光点云进行分层聚类，将点云数据分为不同的聚类簇。然后，根据聚类簇的大小和密度，动态调整体素的大小和尺寸，以实现对海量车载激光点云数据的高效组织。最后，通过将组织好的点云数据进行可视化，将车辆周围的环境呈现给人类观察者。
4.实验评估
为了评估所提出方法的性能，本文在某实验平台上采集了大规模车载激光点云数据，并进行了实验评估。实验结果表明，所提出的方法在组织和可视化方面具有较好的效果和性能。
5.结论与展望
本文对海量车载激光点云的组织和可视化进行了研究，并提出了一种基于分层聚类和改进的体素化方法的点云组织与可视化方案。实验结果表明，该方法在组织和可视化方面具有较好的效果和性能。未来的研究方向可以包括进一步优化组织算法，提高可视化效果，以及应用于更广泛的场景中。
参考文献：
[1]Zhang,X.,Wang,Y.,Zhang,L.,&Xia,L.(2020).Researchonorganizationandvisualizationofmassivepointcloudinvehicle-mountedlaserscanning.GeomaticsWorld,4,010.
[2]Chen,Z.,Hu,Y.,&Li,X.(2018).Ahighefficientmethodfororganizingandvisualizingmassiveterrestriallaserscanningpointclouds.JournalofGeodesyandGeomatics,4,123-127.
[3]Li,Y.,Liu,X.,&Yang,J.(2019).Ahierarchicalvoxelizationmethodfororganizinglarge-scaleterrestriallaserscanningpointclouds.RemoteSensingTechnologyandApplication,34,55-60.