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申请/专利权人：河南科技大学
摘要：本发明提出一种用于无人拖拉机障碍物识别的激光雷达数据处理方法，包括以下步骤：S1：点云滤波；当无人拖拉机在田间作业时，对激光雷达采集的原始点云数据进行去噪处理；S2：地面分割；对步骤S1处理后的点云数据，提取出地面点云信息；S3：采用自适应K‑Means聚类算法，对去除地面干扰后的点云数据进行聚类。本发明针对无人拖拉机作业环境中存在的扬尘等问题，提出了基于统计滤波的点云滤波算法，在地面点云分割方面，采用支持向量机SVM方法，提高地面点云分割的准确性和稳定性；最后，通过改进的自适应K‑Means聚类算法，实现对障碍物的有效聚类，为无人拖拉机在作业环境中的安全行驶提供了重要支持。
主权项：1.一种用于无人拖拉机障碍物识别的激光雷达数据处理方法，其特征是：包括以下步骤：S1：点云滤波；当无人拖拉机在田间作业时，对激光雷达采集的原始点云数据进行去噪处理；S2：地面分割；对步骤S1处理后的点云数据，提取出地面点云信息；S3：采用自适应K-Means聚类算法，对去除地面干扰后的点云数据进行障碍物聚类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南科技大学 一种用于无人拖拉机障碍物识别的激光雷达数据处理方法
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