【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于激光雷达数据处理。
技术介绍
1、随着激光雷达技术在自动驾驶、环境感知等领域的广泛应用，生成的激光雷达点云数据常常受到多种干扰，如噪声、杂散点等。这些干扰影响了激光雷达数据的质量和可靠性，因此需要滤波方法来提高数据处理效率。现有的传统滤波方法有统计滤波、半径滤波、高斯滤波等。这些传统方法不断提高了点云去噪的精度和效率，为各个领域的点云应用提供了强大支持。学者们也在这些传统方法的基础上进行了一些研究。如：chen等先对点云进行去平面化，将其与主体点云分开后，在利用剩余点云进行均值统计滤波，可以消除一部分平面对去噪效果的影响，去除掉了主体周围的离散点云，但是对于内部噪声没有很好的去除。袁华等针对三维点云数据模型存在不同尺度噪声的问题，提出一种基于噪声分类的双边滤波点云去噪算法。zhou等为解决传统去噪方法耗时这一问题，将点云去噪分为大、小阈值两个阶段，每个阶段采用分层处理，有效地提高了去噪速度，但是对目标点云的误差去除较大。柳斌等提出一种适用于复杂场景和多种尺度噪声下的自适应双半径滤波算法，克服半径滤波无法识别小尺度噪声的缺陷...
【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，所述对待滤波点云进行半径滤波，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，所述根据所述邻域点数量计算邻域点数量阈值Nθ，包括：
4.根据权利要求1或2所述的一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，所述计算每个个体的适应度，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，所述对待滤波点云进行半径滤波，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，所述根据所述邻域点数量计算邻域点数量阈值nθ，包括：
4.根据权利要求1或2所述的一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，所述计算每个个体的适应度，包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的激光雷达点云半径滤波方法，其特征在于，所述将种群rk中每个个体的适应度均归一化为概率值，包括：
6.根据权利要求1或5所述的一种基于遗传算法的激光雷达点...
【专利技术属性】
技术研发人员：李小宝，赵哲，龙欢，周红，梁登辉，柳骏涛，
申请(专利权)人：湖南工业大学，
类型：发明
国别省市：
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