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摘要
随着3D相机以及点云处理的兴起，点云分割技术已经被广泛应用到工业CAD/CAM、激光遥感等领域中。本文在开源PCL库的基础上，针对3D相机获取的点云信息，依据点云分布情况实现点云分割。该算法首先利用预处理方法对原始点云进行去噪处理，然后对余下点云利用随机采样一致性(RANSAC)算法拟合平面，并去除该平面模型包含的点云，最后利用改进后的欧式聚类分割算法对去除点云模型后的数据构建KD树，利用平滑度重新定义聚类方式，通过迭代得到不同物体的点云子集，在实现点云分割的同时还可以有效去除噪声点。实验通过对多个物体点云数据进行分割，结果表明，该算法不仅可以有效分割场景点云中的平面结构，而且能够准确地分割出不同的物体，满足了工业机器人抓取的实时性要求。
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单位上海大学; 自动化学院
