三维激光雷达是无人驾驶、机器人等领域环境感知部分的重要组成，其扫描周围环境获取的点云数据中存在大量离群点等噪声数据。针对噪声点滤除不准确的问题，创新地提出一种改进密度聚类(DBSCAN)算法，利用栅格化网络寻找点云密度最大栅格，并在其中筛选初始点，自适应调整聚类半径和参数，最后完成聚类滤波。试验结果表明，该算法在保留原始点云特征的情况下有效滤除了离群点，在滤波时间基本不变的情况下，效果优于其他传统的滤波算法。
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