基于激光雷达点云的滤波算法研究

激光雷达是是智能车多传感器感知部分的重要传感器组件,激光雷达对周围物体的识别结果是多传感器数据融合的重要输入参数。为了提高激光雷达的物体识别准确率,良好的滤波算法是其重要的一环。文章研究了两种激光雷达点云滤波算法,半径滤波和统计滤波。通过滤波结果对比,统计滤波器对激光雷达三维点云图的滤波效果更好。     

中值滤波在激光雷达点云数据预处理中的应用

为了研究3维激光雷达测量系统采集到的点云数据如何进行去噪处理,根据灰度图像中对灰度值进行滤波去噪的概念,采用改进的2维中值滤波方法对点云数据中的噪声点加以处理。基于激光雷达点云数据数据量庞大且存在噪声点特点,重点分析了改进2维中值滤波算法和点云数据信噪分离方法,并通过实验验证,得到了速度对比数据和滤波效果图。结果表明,利用改进后的2维中值滤波方法,速度明显得到改进,对激光雷达点云数据的滤波效果良好。     

使用显著性划分的机载激光雷达点云滤波

点云滤波是机载激光雷达点云数据处理的一个关键步骤。针对目前已有算法存在的单一方法在特定地形的点云滤波效果较好,而对于复杂或混合地形滤波效果不理想的现状,提出了一种基于点云网格地面显著性的点云滤波方法。该方法在点云以虚拟网格组织的基础上,使用扫描线高程分割的方式,计算各网格单元的地面显著性指标,依据地面显著性值对网格内的点云进行地形类别划分,对不同类别的网格单元,使用不同的滤波处理手段。该方法与其他经典方法相比,避免了迭代加密过程,在起伏区域使用曲面而非平面来代替局部地形,在不显著增加计算量的情况下,对于复杂和混合地形具有更好的适应性,能够生成可靠性较高的地面点集合。     

自主移动机器人微型激光雷达点云数据滤波研究

由于自主移动机器人微型激光雷达点云数据采集过程存在多种外界因素的干扰,导致采集到的点云数据中含有大量噪声,为此设计提出自主移动机器人微型激光雷达点云数据滤波方法。采集自主移动机器人微型激光雷达采集点云数据,利用噪声分离算法和改进的三维中值修复对点云数据进行优化。根据精简移动最小二乘法构建微型激光雷达点云数据滤波模型,将经过优化的点云数据输入该模型中,实现微型激光雷达点云数据滤波。实验结果表明,所提方法的点云数据滤波误差低,实际应用效果更好。     

轻量级激光雷达虚点滤波算法研究

基于时间飞行原理的机械式激光雷达,采用高频短时序多脉冲测量值的平均值作为目标距离值的方法,会造成目标物之间的点云数据中存在虚点的现象.为剔除虚点,分析了虚点深度与邻点距离之间的关系,提出了轻量级虚点识别公式,并在SICK Tim561激光雷达上完成了试验.试验结果表明:所提出方法能有效去除虚点,提高点云质量.     

PTD算法在激光三维点云数据滤波中的应用

提高激光三维点云数据滤波精度,有助于构建高精度的地表模型,为此,提出了基于点云地面点滤波算法的激光三维点云数据滤波方法。采用双边滤波算法消除激光三维点云数据中存在的噪声,提取的法向量、回波率以及后向散射系数,将其输入支持向量机完成激光三维点云数据的分类,采用点云地面点滤波算法实现三维激光图像双边滤波处理。结果表明,本方法的数据滤波处理误差低于2.0%,信息熵与峰值信噪比为9.74和23.44 dB,获取的三维激光图像清晰度高。     

基于相位相关滤波与点云特征的激光点云配准方法

文中针对激光点云配准效率低和处理时间长的问题,提出一种基于相位相关滤波结合特征的扫描配准方法。扫描配准算法被解耦为旋转匹配与平移匹配两个步骤。在旋转匹配中,霍夫描述符提取的线段特征结合相位相关滤波得到具体的旋转量。平移匹配主要基于点云的边界特征,使用相位相关滤波处理提取到的特征,得到准确的x和y方向的平移量。与传统的迭代最近点(ICP)相比,提出的配准策略在处理静态数据时错误率降低了89.2%,处理时间降低了91.6%。同时,动态数据实验表明提出的方法具有较低的中位数和更好地一致性。     

一种基于曲面约束的点云数据滤波方法

针对机载LIDAR点云数据滤波问题,结合机载LIDAR点云数据的特点,引入虚拟格网技术,提出一种基于多尺度虚拟格网与曲面约束的机载LIDAR点云数据滤波方法。该方法首先根据点云密度等点云数据特点构建多尺度虚拟格网;其次基于多尺度虚拟格网分别获取一级、二级地面种子点;然后依据一级、二级地面种子点基于曲面约束进行滤波获取三级地面种子点;最后将所有地面种子点合并得到地面点集。实验方面,通过两组实验验证了该方法的可行性和适用性。     

恐龙谷南缘山区DIM点云的PTD滤波改进试验研究

无人机DIM点云滤波处理是地物分类、地物单体化提取和地形特征分析的关键步骤,为解决高原山区因地形复杂而导致DIM点云滤波处理难度大和精度低等问题。选择以滇中高原恐龙谷南缘山区为试验区,首先利用DJI Phantom 4 RTK采集影像数据,解算密集影像获取DIM点云;其次,考虑山体点与地面点有较大高程差,选择经典PTD滤波算法对实验区密集匹配点云进行滤波处理;最后,综合考虑实验区山顶和山脚存在较大高程差且山体两侧沟壑丛生,山体两侧地面点易被识别为非地面点,提出以脊-谷交汇地形特征点为PTD滤波算法的种子点,在山体两侧精细化构建不规则三角网的改进PTD滤波算法。结果表明：1)PTD滤波算法得到地面点较为完整保留整个实验区,但明显的地物如山体两侧低矮植被和山脚蔬菜大棚基本未被剔除,且山体部分的地面点易被识别为非地面点而在出现山体K1、K2、K3区域的空洞现象。2)针对恐龙谷南缘山区复杂地形,提出以脊-谷交汇地形特征点为PTD滤波算法的种子点,在山体两侧精细化构网,山体低矮植被部分清除,相对于PTD滤波算法蔬菜大棚大面积被清除。并且山体两侧地面点得到较为完成保留,未出现明显点云空洞的现象。     

顾及地物邻域特征的LiDAR点云布料模拟滤波优化

布料模拟滤波算法在LiDAR点云的地物分离中起到重要作用。但是,此方法得到的地面点云中往往含有残留的非地面点云,导致滤波分类结果不彻底、不准确。本文提出一种顾及地物邻域特征的布料模拟LiDAR点云滤波自动优化算法,可以快速精准地解决这一问题。首先,对LiDAR点云进行布料模拟滤波处理,在其分类结果的基础上对非地面点云进行组件分割,得到具有缓冲区域的一系列点云子集;其次,拟合子集所在地面点云得到主平面,对地面点云进行高程归一化处理;最后,利用第三势差算法对每块地面点云进行滤波优化处理。选取三组有代表性的实验数据进行测试,结果表明：相较于布料模拟滤波算法,本文方法整体精度得到提升,尤其是在布料模拟滤波算法的Ⅱ类误差上有着明显优化效果,Ⅱ类精度平均提升12.3%,可有效解决布料模拟滤波算法分类结果中存在残留的问题。     

基于LiDAR数据的布料模拟滤波算法的适用性分析

为了解决现有点云滤波算法设置参量多、滤波效果不理想、难以操作等问题,采用最新的布料模拟滤波算法,根据简单的物理过程构建虚拟格网模拟地形表面,并针对复杂地形的点云数据进行定性和定量滤波验证。结果表明,其Ⅰ类误差在5.7%、Ⅱ类误差在3.4%以内,但针对部分混合有平坦和陡坡的局部区域滤波效果并非理想;在满足滤波精度的同时,可在30s内完成数百万个点的滤波,甚至在数秒内完成数十万个点的滤波。该算法所需参量很少、效率非常高,能满足绝大多数复杂地形数据的滤波要求。     

机载LiDAR点云分块插值滤波

现有机载激光雷达（LiDAR）点云滤波算法在简单地形下取得了较好的滤波效果,但普遍对陡坡地形适应性较差。为提高在不同地形下的滤波性能,提出了基于分块的多尺度表面插值滤波算法。该算法首先通过改进的区域增长分块算法将原始点云分为点云块集和散点集,然后通过构建的多尺度表面插值算法同时对点云块和散点进行分类。利用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提供的基准数据验证表明,该方法在15个样本中有11个样本滤波效果优于现有滤波方法,对各类地形均有较强适应性,且该方法平均总误差最小。对三种不同地形特征的高密度数据滤波实验,也验证了该方法的良好性能。     

一种改进的激光点云滤波算法

针对常规的点云滤波方法在去除接近模型噪声的过程中会对模型造成较大破坏的问题,提出一种结合双张量投票和多尺度法向量估计的点云滤波算法.首先采用主成分分析法在较大的尺度下估计各点的法向量,对各点进行双张量投票以提取特征点.然后对提取出的特征点在较小的尺度下估计法向量,并结合随机采样一致性方法对小范围噪声平面进行剔除.最后采用曲率对剩余的噪声进行滤波,获得最终的点云数据.实验结果表明,所提算法可以有效剔除噪声点,并较好地保留三维模型的尖锐特征,为后续点云配准和三维重建奠定基础.