智能车辆3-D点云快速分割方法

针对于智能车辆环境感知实时性要求,研究一种基于3-D全景式激光雷达的点云快速分割方法。采用带地面状态变化判断的分块直线拟合算法来去除背景地面数据,生成前景点云图像并利用机器视觉算法进行聚类分割。建立并利用坐标映射模型计算出定向包围体参数。在3组基于城市道路环境的测试集下,该方法同栅格法相比能够较好地降低过分割与欠分割错误率,其中车辆分割准确率约为95%,行人分割准确率约为85%,且耗时不受场景复杂度影响,能够较稳定控制在55ms/帧左右。