基于图像信息约束的三维激光点云聚类方法

摘要：

针对移动机器人在未知环境感知过程中对三维点云快速聚类分割的需求,提出一种基于图像信息约束的三维激光点云聚类方法.首先通过点云预处理获取有效的三维环境信息,采用RANSAC方法进行地面点云的分割剔除.其次传感器数据在完成时空配准后引入YOLOv5目标检测算法,对三维点云K-means聚类算法进行改进,利用二维图像目标物的检测框范围约束三维点云,减少非目标物的干扰;基于图像检测信息实现点云聚类算法的参数初始化;采用类内异点剔除法优化聚类结果.最后搭建移动机器人硬件平台,对箱体进行测试,实验结果表明,本文方法的聚类准确率和聚类时间分别为86.96%和23 ms,可用于移动机器人导航避障、自主搬运等领域.

关键词：移动机器人、激光雷达、目标检测、点云聚类

所属期刊栏目：50

分类号：TP249(自动化技术及设备)

资助基金：浙江省公益技术应用研究计划项目;宁波市科技创新重大专项;宁波市公益性科技计划项目

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：34-46