【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开一种单激光雷达的点云数据拼接方法，属于点云数据拼接。
技术介绍
1、在许多应用场景中，单一激光雷达扫描无法覆盖整个场景导致产生数据盲区，或是因激光雷达本身分辨率等参数的影响导致获取到的点云数据密度达不到要求，点云数据的拼接和融合也就成为了一个重要的研究方向。为解决上述问题，现有技术通常会采用多传感器数据融合的方式将点云数据进行融合，从而达到消除数据盲区，增加点云数据密度的目的，但这样会增加成本，还增加了系统的复杂度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种单激光雷达的点云数据拼接方法，以解决现有技术中，单一激光雷达扫描无法进行全方位覆盖导致进行数据拼接，而数据拼接时依赖多传感器导致成本增加且复杂度增加的问题。
2、一种单激光雷达的点云数据拼接方法，包括获取点云数据并进行滤波去噪，所述点云数据包括源点云数据与目标点云数据，选取点云数据中多个特征点作为基准点，通过基准点的特征信息确定动态邻域，获得动态邻域内除基准点以外的点在特定方向上到基准点的投影距离，以累计...
【技术保护点】
1.一种单激光雷达的点云数据拼接方法，其特征在于，包括获取点云数据并进行滤波去噪，所述点云数据包括源点云数据与目标点云数据，选取点云数据中多个特征点作为基准点，通过基准点的特征信息确定动态邻域，获得动态邻域内除基准点以外的点在特定方向上到基准点的投影距离，以累计直方图的形式统计投影距离作为基准点的局部特征；
2.根据权利要求1所述的一种单激光雷达的点云数据拼接方法，其特征在于，所述特征信息包括局部平均曲率、点云密度和基于曲率的小波变换细节系数。
3.根据权利要求1所述的一种单激光雷达的点云数据拼接方法，其特征在于，滤波去噪包括对于点云数据中的第...
【技术特征摘要】
1.一种单激光雷达的点云数据拼接方法，其特征在于，包括获取点云数据并进行滤波去噪，所述点云数据包括源点云数据与目标点云数据，选取点云数据中多个特征点作为基准点，通过基准点的特征信息确定动态邻域，获得动态邻域内除基准点以外的点在特定方向上到基准点的投影距离，以累计直方图的形式统计投影距离作为基准点的局部特征；
2.根据权利要求1所述的一种单激光雷达的点云数据拼接方法，其特征在于，所述特征信息包括局部平均曲率、点云密度和基于曲率的小波变换细节系数。
3.根据权利要求1所述的一种单激光雷达的点云数据拼接方法，其特征在于，滤波去噪包括对于点云数据中的第个点,选取距离最近的个点作为邻域点集合，计算点到个邻域点的距离均值：
4.根据权利要求2所述的一种单激光雷达的点云数据拼接方法，其特征在于，选取点云数据中多个特征点包括，根据点云数据计算包围点云数据的最小包围盒，求取包围盒在x、y、z三个方向上的最大和最小值、...
【专利技术属性】
技术研发人员：王宗省，刘鑫睿，孟秀芝，朱延正，王善超，张睿智，王儒涛，杨宏哲，刘成明，刘佳，平金枝，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：
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