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期刊封面
马小陆,甄文雪,巩朝光.一种改进的LiDAR点云滤波方法[J].河北工程大学自然版,2022,39(1):84-91
一种改进的LiDAR点云滤波方法
An Improved LiDAR Point Cloud Filtering Method
投稿时间:2021-07-24  
DOI:10.3969/j.issn.1673-9469.2022.01.013
中文关键词:  点云  雷达建图  高斯滤波  角点提取
英文关键词:point cloud  LiDAR mapping  gaussian filtering  corner extraction
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61472282);安徽省科技重大专项(202003a05020028);安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2019A0065)
作者单位
马小陆 安徽工业大学 电气与信息工程学院, 安徽 马鞍山 243000 
甄文雪 安徽工业大学 电气与信息工程学院, 安徽 马鞍山 243000 
巩朝光 安徽工业大学 电气与信息工程学院, 安徽 马鞍山 243000 
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中文摘要:
      针对移动机器人激光雷达点云数据滤波过程中存在对噪声敏感和准确性差等问题,提出一种加权的高斯滤波方法。该方法使用高斯滤波与角度余弦作为加权值对雷达点云数据进行滤波处理,减小了激光雷达扫描到的物体轮廓波动。最后将该方法应用到实际的机器人操作系统的移动机器人底盘中,实验结果表明,相比传统的高斯滤波方法,该方法能更好地解决雷达点云滤波过程中的问题,扫描到的物体轮廓更加光滑,且具有较好的稳定性和准确性,有利于激光雷达建图效果。
英文摘要:
      Aiming at solving the problems of poor noise sensitivity and accuracy in the filtering process of mobile robot LiDAR point cloud data, a weighted Gaussian filtering method was proposed. In this method, Gaussian filter and angle cosine were used as the weighted value to filter the radar point cloud data, which reduced the fluctuation of object contour scanned by LiDAR. Finally, the method was applied to the actual robot chassis of robot operation system. The experimental results show that the method can better solve the problems in the process of LiDAR point cloud filtering compared with the traditional Gaussian filtering method, and the scanned object profile is more smooth, and has good stability and accuracy, which is beneficial to the effect of LiDAR mapping.
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