基于前瞻窗口的单线激光雷达特征提取方法研究

针对单线激光雷达进行特征提取时存在对噪声敏感和稳定性差等问题,提出一种基于前瞻窗口的单线激光雷达特征提取方法。该方法首先使用双边滤波滤除噪声,保留了激光点云边缘特征信息;使用哈里斯(Harris)角点检测提取特征角点;并通过带有前瞻窗口的区域搜索方法完成聚类。最后将方法应用到实际的基于机器人操作系统(Robot Operation System,ROS)的移动机器人环境特征提取实验中,实验结果表明,该方法能有效提取环境特征,且有较好的稳定性和准确性。

一种改进的LiDAR点云滤波方法

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。