摘要
针对现有地面分割方法在复杂场景下存在地面分割不准确、计算量大等问题,提出了一种基于先验信息采样一致性拟合和小型障碍物剔除的激光雷达地面分割方法。该方法首先利用激光雷达点云的先验信息指导数据采样并快速迭代估计地面模型,计算点云分布特征因数以评估地面模型,从而实现噪声环境下地面基准面的快速、准确拟合。随后,构建高度和法向量联合特征,剔除基准面上的小型障碍物,最终实现复杂场景下的地面准确分割。实验结果表明,该地面分离算法在复杂场景中具有较强的适应性和实时性,在保证分割效果的情况下较传统的算法效率提升30%。
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单位自动化学院; 南京航空航天大学