[发明专利]基于广义邻域高差的车载Lidar钢轨点云提取方法有效
| 申请号： | 201910446630.4 | 申请日： | 2019-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN110189419B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 张同刚;陈丞;李世超;安炯;阚余辉;谢富贵 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06T19/20 | 分类号： | G06T19/20;G06T7/10;G06T5/00 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人： | 卓仲阳;舒启龙 |
| 地址： | 610031 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于广义邻域高差的车载Lidar钢轨点云提取方法，具体包括以下步骤：1、根据车载Lidar点云的扫描角度或轨迹线，将道床点云分割出来；2、采用统计滤波算法去除道床点云中因钢轨自身遮挡因素引起的噪声点，得到去除噪声点后的道床点云；3、对道床点云中一点进行柱状邻域搜索；4、计算该点的基于柱状邻域的广义邻域高差；5、重复步骤3‑4直到道床区域所有点的广义邻域高差计算完成，并作直方图；6、结合轨道知识和广义邻域高差直方图来提取钢轨轨顶点云；本发明能自动提取全线连续的钢轨轨顶点云，提高了钢轨点云的提取精度，且该方法依赖额外数据少，方法实施简单。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 广义 邻域 高差 车载 lidar 钢轨 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于广义邻域高差的车载Lidar钢轨点云提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据车载Lidar点云的扫描角度或轨迹线，将道床点云分割出来；步骤2：采用统计滤波算法去除道床点云中因钢轨自身遮挡因素引起的噪声点，并将去除噪声点后的道床点云记为{Pm,m＝1,2,3,…}；步骤3：柱状邻域搜索：Pi为道床点云{Pm}中的一点，以该点Pi为中心，以点Pi所在区域的左右钢轨轨顶面的法线方向![]()
为轴线，半径为r定义一个圆柱状的缓冲区，该圆柱状的缓冲区称为点Pi的柱状邻域道床点云中所有位于点Pi的柱状邻域内的点记为{Pj,j＝1,2,3,…}；步骤4：计算点Pi的基于柱状邻域的广义邻域高差；步骤5：重复步骤3‑4直到道床区域所有点{Pm}的广义邻域高差计算完成；步骤6：结合轨道知识和广义邻域高差直方图来提取钢轨轨顶点云。
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