三维激光雷达点云空间多特征分割

多线固态激光雷达已成为无人平台环境感知的重要工具,在车载环境建模中得到大量应用.但由于激光雷达分辨率较低、环境噪声敏感、场景复杂等问题,造成场景分割困难.针对实测车载多线激光雷达数据中建筑体点云及植被点云的曲率差异,提出了一种改进的多线激光雷达三维点云的快速分割方法.在曲率分割的基础上,采用加权欧聚类进行二次迭代分割,减少迭代的同时避免陷入局部最优.通过无人平台实测数据采集处理实验和公共数据实验,验证了空间多特征分割方法在激光雷达点云分割方面的有效性;针对场景最终的分割结果,在场景过分割率、欠分割率及正确分割率方面进行了统计,并与传统区域生长分割算法进行了对比分析,结果表明空间多特征分割算法在不同场景的分割中具有较强的适用性及分割准确度.