基于激光雷达点云的煤炭快速装车质量检测方法

为了提高煤炭快速定量装车系统智能化无人化水平,实现火车装车质量快速实时检测,避免火车超偏载情况的发生,针对现有非接触式装车质量检测系统的不足,提出了基于激光雷达点云的煤炭快速装车超偏载检测方法。结合煤炭火车装车站装载流程,利用激光雷达三维扫描技术和车号识别技术,构建火车装车质量检测系统。提出一种基于马氏距离的离群点滤波算法,对每个点的邻域进行统计分析,计算其到邻近点的马氏距离,去除火车车厢点云中存在大量的随机噪声,如装车时的粉尘、喷洒的水雾、外界环境的扰动(雨、雪、煤尘)等。提出了一种标签连通域聚类算法,通过点云连通域区域标记和聚类,完成相邻两节车厢之间的分割。提出一种基于主成份分析(PCA)的火车车厢拼接算法,完成车厢点云的三维点云拼接。提出一种基于点云切片的装载物料点云提取方法,通过构建点云局部领域提高计算速度,在车厢长度和宽度方向上分别进行切片,滤除车厢前后、左右车帮点云。最后,提出了火车装车质量主要指标装载高度、装煤量、偏载量的计算方法,通过表面三维重建直观显示检测结果,实现火车装车质量的检测。试验表明,利用基于激光雷达点云的检测方法可以完成火车装车表面的实时扫描建模和装车质量检测,且该方法适用于不同尺寸车型,具有通用性。

基于点云簇组合特征的激光雷达地面分割方法

针对三维激光雷达在地面分割过程中存在分割不足和过分割的问题,提出一种基于点云簇组合特征的激光雷达地面分割方法。首先将三维点云投影到扇形栅格中进行连通域聚类,将梯度相差较小的栅格聚为一类。然后根据路面点云符合平面和直线几何特征的特点,对每一簇进行特征值计算以挑选路面栅格簇的候选簇,接着对其进行径向方向上的梯度检查以剔除误判栅格。最后使用三次B样条曲线进行平滑拟合,实现地面点与非地面点的分割。在不同路面状况的场景中对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法在含有多障碍物路面的准确率为97.50%,计算时间为27ms,说明所提方法的地面提取准确率更高,路面适应性更强。