局部阈值自适应的地面点云分割

为了进一步提高自动驾驶感应模块中激光雷达点云地面分割算法的分割精度,提出一种基于种子点距离阈值和路面波动加权幅值自适应的地面点云分割算法。该算法在极坐标栅格地图划分的基础上,将种子点的选取判断阈值与二维平面的水平距离特征相关联,通过点云间的水平距离变化控制种子点集的更新;在道路模型拟合过程中,为解决斜坡路面模型更新停滞问题引入坡度连续性判断准则,根据路面波动加权幅值的变化建立点云的分割阈值方程,最终实现关于点云距离特征的自适应阈值分割。对开源数据集Semantic KITTI进行点云二分类数据处理,并在此基础上测试算法性能。实验结果表明：与现有算法相比,本文所述地面分割算法的精确率和召回率均提升了2%～4%,具有较高的准确性。