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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明公开了一种月表巡视器斜坡地形的识别与表征方法，首先对点云滤波去噪，进行体素化下采样，随后将经典RANSAC算法与FPS算法结合形成FPS‑RANSAC地平面分割算法，最后将FPS‑RANSAC算法和基于区域生长的斜坡分割算法相结合得到地平面方程和斜坡坡面方程的夹角，该夹角即是斜坡的坡度。本发明实现了斜坡分割与坡度识别全流程，同时具有计算速度快的优点。

主权项：1.一种月表巡视器斜坡地形的识别与表征方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：点云划分与去噪；使用激光雷达采集地形三维点云，对点云建立KD树；分别计算m个点云的n维特征的方差，用方差最大的第k维特征作为根节点，在此基础上不断迭代，直到所有点云都被划分；对划分好的点云采用统计滤波的方法剔除激光雷达数据噪点；步骤2：采用FPS-RANSAC算法进行激光点云地平面提取；对于步骤1得到的点云进行处理，首先对点云下采样，之后采用FPS-RANSAC算法进行点云地平面提取；步骤2-1：设t为点云中所有点的总数，dis为距离，计算公式如式（1）所示；随机选择点云中的一点A1，其坐标为x1,y1,z1，计算点云中其它t-1个点与A1点的距离dis，将距离集合{dis}从大到小排序，选择距离值最大的种子点A2，其坐标为x2,y2,z2； （1）步骤2-2：设点Bi是剩余t-2个点云中的任意一点，按照式（1）分别计算点Bi与点A1和点A2的距离，得到两个距离值；步骤2-3：定义点Bi到点A1和点A2距离较小的值di作为点Bi到两点云的距离值，计算所有剩余t-2个点得到一个距离值集合：{d1,d2,…,dt-2}，选出最大的距离值di，其对应的点Bi就是初始种子点A3，其坐标为x3,y3,z3；A1，A2，A3即为初始的三个点；步骤2-4：假设平面法向量的方程如式（2）所示： （2）其中a,b,c为平面的单位法向量，满足约束条件为a2+b2+c2=1，d为坐标原点到平面的距离，参数a,b,c,d即为拟合的平面参数；根据步骤2-3得到的A1、A2、A3三个点计算对应的平面方程；对于选取的3个点A1x1,y1,z1、A2x2,y2,z2、A3x3,y3,z3，计算向量和向量，利用向量叉乘得到垂直于三个点云构成平面的法向量，计算公式如式（3）和式（4）所示： （3）其中，、、分别表示x轴、y轴、z轴正方向上的单位向量； （4）得到平面方程参数a、b、c；步骤2-5：计算点云中所有点xi,yi,zi到该平面的代数距离distancei=|axi+byi+czi+d|，其中0i=t且i是整数；设定距离阈值r，并根据设定的距离阈值r判断该点是拟合平面的内点还是外点，若distancei小于等于r，则该点为内点；若distancei大于r，则该点为外点；记录当前内点的个数；步骤2-6：设置迭代次数，重复步骤2-1到步骤2-5，选择一个最佳的拟合参数，即内点数量最多的拟合平面的参数；在迭代结束后输出最佳拟合平面的参数，该平面即是点云中的地平面点云；步骤3：采用基于区域生长的斜坡分割算法分离出斜坡点云；步骤3-1：从点云中去掉地平面点云，计算剩余点云中所有点的曲率值，按曲率值对所有点从小到大进行排序，放入预备数组中；步骤3-2：初始化：设置一个空的种子点序列和一个空的聚类数组；选取曲率值最小的点放入种子点序列中，并将该点从预备数组中移除；步骤3-3：设置角度阈值r1；从种子点序列中取出一个种子点，计算该种子点的法向量；搜索该种子点的邻域点，之后算出每个邻域点法线与当前种子点法线之间的角度；若角度小于角度阈值r1，则将该点加入聚类数组中，并将该点从预备数组中移除；步骤3-4：设置曲率阈值s；计算步骤3-3中满足发现夹角小于角度阈值r1的所有邻域点的曲率值；若邻域点的曲率值小于设定的曲率阈值s，则将该邻域点放入种子点序列中；步骤3-5：将当前使用的种子点从种子点序列中移除，重复步骤3-3到步骤3-4，直到种子点序列为空；步骤3-6：取预备数组包含的剩余点中曲率值最小的点作为新的种子点，重复步骤3-2到步骤3-5，直至遍历完点云中的所有点，输出聚类数组的个数q，q即为分割出的斜坡的个数，每个聚类数组中包含的点即是同一坡度下的斜坡点云；步骤4：结合FPS-RANSAC算法和基于区域生长的斜坡分割算法计算出斜坡坡度：通过步骤2得到地平面点云，通过步骤3得到斜坡点云；由于月表斜坡地形小于90°，因此要想求出坡度，就需要求解出地平面和坡面的夹角；由FPS-RANSAC算法提取出的地平面点的平面方程直接得到；由基于区域生长的斜坡分割算法分离出的斜坡点云，对斜坡点云执行SVD分解计算出斜坡坡面方程；求出地平面方程和斜坡坡面方程的夹角，该夹角即是斜坡的坡度。

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百度查询： 西北工业大学 一种月表巡视器斜坡地形的识别与表征方法