基于深度图的三维激光雷达点云目标分离技术

简介：
本研究提出了一种创新的方法，利用深度图从三维激光雷达点云数据中高效地识别和分离出特定目标，提高环境感知精度。 三维激光雷达在智能车系统中的应用十分广泛，其中点云目标分割是环境感知的关键技术之一。针对当前三维激光雷达点云目标分割算法存在的实时性和准确性不足的问题，本段落提出了一种基于深度图的快速点云目标分割方法。该方法将点云数据转换为深度图，并建立深度图与原始点云数据之间的映射关系。 通过设定激光雷达扫描线的角度阈值来去除地面中的点云信息，同时利用改进后的DBSCAN（一种密度聚类算法）结合深度图来进行非地面区域的点云分割。实验结果显示，相较于传统的聚类方法，该新方法在时间效率上有了显著提升，并且能够有效减少欠分割错误率，使分割准确度提高了10%，达到了85.02%。