基于局部凸性的三维激光雷达点云分割算法.docx

基于局部凸性的三维激光雷达点云分割算法
基于局部凸性的三维激光雷达点云分割算法
摘要：在无人驾驶、三维地图构建和环境感知等领域，点云分割是一项重要的任务。本文提出了一种基于局部凸性的三维激光雷达点云分割算法。首先，通过计算每个点的曲率，我们可以得到点的特征信息。然后，我们使用基于特征的聚类方法将点云分为不同的部分。最后，我们使用局部凸性来进一步细分每个部分。实验证明，我们的算法在分割点云方面具有很好的效果。
关键词：三维激光雷达；点云分割；局部凸性；特征
1.引言
随着三维激光雷达技术的快速发展，获取环境的三维信息已经成为现实。在无人驾驶、机器人导航和环境感知等领域，处理激光雷达点云数据是一项关键任务。点云分割是点云处理的一个基本任务。它的目标是将点云划分成不同的部分，每个部分代表环境中不同的物体或场景。本文提出了一种基于局部凸性的三维激光雷达点云分割算法，以提高点云分割的准确性和效率。
2.相关工作
许多点云分割算法已被提出，包括基于几何特征、深度学习、聚类和分割等方法。这些方法在不同的应用场景中取得了一定的效果。然而，对于一些复杂的环境和物体，这些方法的准确性和效率还需要进一步提升。因此，我们提出了一种基于局部凸性的点云分割算法，以解决这些问题。
3.方法
我们的算法包括两个步骤：特征计算和聚类分割。
3.1特征计算
为了得到点云的特征信息，我们使用曲率来表示点的形状信息。曲率是描述曲线或曲面弯曲程度的一个量。我们使用局部曲率来计算点的曲率信息。在计算曲率之前，我们需要将点云进行平滑处理，以减小计算误差。我们使用高斯滤波器来对点云进行平滑处理。然后，我们计算每个点的曲率，并将其作为点的特征。
3.2聚类分割
在特征计算之后，我们使用基于特征的聚类方法将点云分成不同的部分。我们使用DBSCAN算法来进行聚类。DBSCAN算法是一种基于密度的聚类方法，它可以有效地处理噪声和异常点。在聚类过程中，我们首先选择一个未被访问的点作为种子点，并找到与该种子点密度可达的所有点。然后，我们检查这些点是否满足聚类条件，如果满足，则将这些点添加到当前聚类中。最后，我们将当前聚类作为一个部分，并继续寻找下一个种子点，直到所有点都被访问。
4.基于局部凸性的分割
在聚类分割之后，我们使用局部凸性来进一步细分每个部分。局部凸性是描述曲线或曲面上点凹凸程度的一个量。我们使用局部凸性来检测每个部分中的子部分。具体来说，我们计算每个点的局部凸性，并将其与每个点的聚类标签相结合。然后，我们使用一个阈值来判断每个点是否属于当前聚类中的一个子部分。如果一个点的局部凸性低于阈值，我们将其归类为子部分之一。
5.实验结果
我们使用公开的数据集进行实验评估。实验结果表明，我们的算法在分割点云方面具有很好的效果。与其他算法相比，我们的算法能够更准确地分割复杂环境中的点云，并且具有较高的效率。
6.结论
本文提出了一种基于局部凸性的三维激光雷达点云分割算法。实验结果表明，我们的算法在分割点云方面具有很好的效果。未来的工作可以进一步探索局部凸性在其他领域的应用，如目标检测和场景理解等。
参考文献：
[1]Chen,Y.,Chen,Y.,&Xue,G.(2019).L-Lidar:Line-StructuredLidarfor3DObjectDetection.IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering.
[2]Qi,C.R.,Su,H.,Mo,K.,&Guibas,L.J.(2017).PointNet:Deeplearningonpointsetsfor3Dclassificationandsegmentation.ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.
[3]Zhang,Y.,&Pless,R.(2013).Extrinsiccalibrationofacameraandlaserinmotion.ProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceonroboticsandautomation.