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申请/专利权人：燕山大学
摘要：本发明公开了一种激光雷达点云目标拟合算法，包括如下步骤：S1、预处理生成目标相关点云；S2、通过先验形状拟合进行目标姿态类型提取；S3、建立最优包围边框函数，依据先验的物体模型确定目标主边框模型；S4、针对遮挡及姿态变化，采用跨主边界引导算法，依据最优包围边框函数确立目标先验模型；对目标各边界变化趋势比对得到变化特征；依据变化特征确定主边界切换概率；依据主边界切换概率，全边界比例与模型阈值重新确定主边界；依据主边界切换概率确定是否采用主边界预测数据；S5、提取目标的运动及外形参数。本发明在低计算资源消耗下保证了目标拟合的速度，提高了目标拟合的准确度与鲁棒性，实现激光雷达点云目标的快速拟合。
主权项：1.一种激光雷达点云目标拟合算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1、预处理生成目标相关点云：使用多维激光雷达采集的点云数据以各单帧所有点云坐标数据集合的形式储存，对所有点云坐标数据栅格化处理，采用欧式聚类确定点云数据中的主要物体，对欧式聚类结果的各主要物体进行阈值处理与坡度检测识别，去除地面点、噪声点、环境所包含的点，得到所有非地面物体所包含的点，以各聚类的方式确定不同目标；步骤S2、通过先验形状拟合进行目标姿态类型提取：将先验的物体模型与点云坐标数据在高程与空间范围上进行比对，确定目标物体属性，依据目标属性确定目标物体所有包含点；步骤S3、建立最优包围边框函数，依据先验的物体模型确定目标主边框模型；对目标包含所有点进行凸包拟合，确定主连线函数；对I型边界直接获取主边界函数；对L型边界确立主边界函数后进行副边界拟合；步骤S4、针对遮挡及姿态变化，采用跨主边界引导算法，依据最优包围边框函数确立目标先验模型；对目标各边界变化趋势比对得到变化特征；依据变化特征确定主边界切换概率；依据主边界切换概率，全边界比例与模型阈值重新确定主边界；依据主边界切换概率确定是否采用主边界预测数据；步骤S5、提取目标的运动及外形参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种激光雷达点云目标拟合算法
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