【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自动驾驶的导航与定位领域，具体涉及一种基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法。
技术介绍
1、稳定可靠的点云地图对自动驾驶车辆使用多源传感器执行高精度的导航和路径规划是至关重要的。相比于传统的二维地图，三维点云地图包含丰富的深度信息和细节，如路面起伏、障碍物高度及道路边界等，从而大大提高了环境建模的精确性。特别是在卫星信号弱或丢失的区域，车辆可以通过点云地图与激光雷达传感器的数据匹配实现厘米级的高精度定位，保障安全行驶。此外，点云地图为路径规划提供了可靠支持，通过准确的道路结构、车道宽度和坡度变化信息，帮助车辆在应对动态路况时迅速调整行驶路线，确保行驶效率与安全性。点云地图还为多源传感器融合提供了关键支持，结合激光雷达、摄像头、雷达等传感器的数据，实现更全面的环境感知，即使在恶劣天气或光照条件下，激光雷达仍能正常工作，与摄像头信息融合后，提升整体导航的可靠性。
2、在一些场景中，随着点云地图的生成，动态对象的轨迹也是频繁地出现在地图中，形成地图上的“鬼影”。这些地图上的“鬼影”会对自动驾驶系统带来多...
【技术保护点】
1.一种基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下过程：
3.根据权利要求1所述的基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下过程：
4.根据权利要求2所述的基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下过程：
5.根据权利要求4所述的基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下过程：
3.根据权利要求1所述的基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下过程：
4.根据权利要求2所述的基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括以下过程：
5.根据权利要求4所述的基于密度扫描比测试和邻域检查的静态点云地图构建方法，其特征在于，取...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚逸卿，李诺，王子健，金博楠，李瑶，张亮，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。