【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及点云识别技术，尤其涉及适用于巡检机器人的道路场景点云识别方法及系统。
技术介绍
1、随着机器人技术的不断发展,移动机器人在各个领域得到了广泛应用。其中,室外环境下的自主导航和场景理解是移动机器人面临的关键技术挑战之一。特别是在道路巡检等应用场景中,机器人需要在复杂的道路环境中进行自主导航,完成道路状况检测、路面损伤识别、交通标志标线检测等任务。因此,如何实现对道路场景的精确感知和理解,是巡检机器人得以自主工作的重要基础。
2、传统的道路场景感知方法主要依赖于视觉图像信息,通过图像处理和计算机视觉算法对道路图像进行分析和识别。例如,利用边缘检测、区域分割等图像处理技术提取道路边界和车道线,使用模板匹配、特征点匹配等方法实现交通标志的检测和识别。然而,基于图像的道路感知方法容易受到光照变化、天气条件等因素的影响,导致识别精度和稳定性不足。此外,图像信息缺乏对场景深度和三维结构的表达,难以准确获取道路的几何形状和空间关系。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供适用于巡...
【技术保护点】
1.适用于巡检机器人的道路场景点云识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述三维点云进行预处理，通过自适应体素滤波算法对点云进行下采样，利用统计滤波算法去除离群点，得到预处理后的三维点云，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对初步分割结果中的道路表面点云、道路标线点云和道路边界点云分别进行特征提取，并采用预设算法进行优化，得到优化后的道路表面点云、道路标线点云、道路边界点云，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建点云分类器模型，包括：
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.适用于巡检机器人的道路场景点云识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述三维点云进行预处理，通过自适应体素滤波算法对点云进行下采样，利用统计滤波算法去除离群点，得到预处理后的三维点云，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对初步分割结果中的道路表面点云、道路标线点云和道路边界点云分别进行特征提取，并采用预设算法进行优化，得到优化后的道路表面点云、道路标线点云、道路边界点云，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建点云分类器模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据置信度阈值对初步分割结果进行优化，根据优化结果规划巡检机器人的导航路径并生成导航路径...
【专利技术属性】
技术研发人员：江华根，徐杰，程志，乔灵芝，
申请(专利权)人：北京久仪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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