基于室内点云地图的特征轮廓识别方法

针对用激光雷达构建室内点云地图时存在窗户等透明物体,导致激光雷达的线束透过窗户产生噪点影响地图精度等问题,提出一种适用于室内三维点云地图的墙面识别方法,并借助此方法进一步识别出窗户的位置,进而实现对窗外的噪点与集群点的去除。前者从三维点云地图中的各个点分布的密度来识别出墙面点;后者则通过墙面坐标定位到外墙及窗户位置,从而去除噪点和无效特征。实验在三个场景下的室内地图进行方法验证,结果表明,上述方法在墙面和窗户的提取中准确率均在95%以上,并可有效的去除窗外噪点。在特定场景下窗户提取的召回率可达到100%,上述方法可用于简单和较为复杂的室内环境中进行窗墙识别去噪,在特征繁多的室内也有不错的效果。