港口智能引导车的地面点云分割算法

为了提高港口智能引导车(intelligent guided vehicle,IGV)分割地面点云的能力,提升环境感知系统的稳定性,设计了一种基于增长同心圆的栅格地图点云分割算法。首先将原始激光点云划分为多个相同大小的栅格块和不同大小扇形区域,并筛选出种子点集;然后在同一栅格块中设定多个直线拟合条件拟合分段直线和整体直线,得到分段直线集和整体直线;最后遍历栅格块中的点,依据分段直线集和整体直线判断点与直线的正交距离,从而分割出地面点和非地面点。同时,在公开点云数据集Semantic KITTI和自建港口数据集上进行验证。实验结果表明,和其他地面分割算法相比,所提出的方法在保持一定准确率的情况下,召回率最多提升2.0%,准确率最多提升2.3%,且在港口环境下有效地分割出地面。