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基于Alpha-shape算法的无人机雷达空间建模方法
文献摘要：
为了使用四旋翼无人机搭载二维激光雷达进行空间环境探测与建模,设计了无人机LIDAR(Light Detection and Ranging)探测方案,提出了基于欧式聚类与Alpha-shape算法的点云数据建模方法.以室内环境建模为例,通过无人机LIDAR测得室内多位置、多高度的平面点云数据.根据室内环境点云数据分块聚集的特性,对数据进行统计滤波消噪,并采用欧式聚类算法对点云数据进行聚类,对每个聚类分别选取合适的参数α绘制其Alpha-shape图形.对于采样高度均匀、雷达扫描频率稳定的点云数据,考虑到无人机激光雷达的数据特点,以每个聚类中点的数量和其包络在x-y平面的投影面积为参数,结合测量经验提出了α的计算式.利用此方法可以实现使用二维激光雷达进行空间建模,相较于使用三维激光雷达成本更低,测量更灵活.
文献关键词：
无人机;激光雷达;聚类算法;Alpha-shape算法;三维重构
中图分类号：
作者姓名：
吴昊;郝尚帅;刘锋;周海根;蒋川东
作者机构：
吉林大学仪器科学与电气工程学院,长春130061;吉林大学地球信息探测仪器教育部重点实验室,长春130061
文献出处：
引用格式：
[1]吴昊;郝尚帅;刘锋;周海根;蒋川东-.基于Alpha-shape算法的无人机雷达空间建模方法)[J].实验室研究与探索,2022(09):11-14,21
A类：
B类：
Alpha,shape,无人机雷达,空间建模,四旋翼无人机,搭载,二维激光雷达,行空,空间环境,环境探测,LIDAR,Light,Detection,Ranging,探测方案,欧式聚类,点云数据,数据建模,室内环境,环境建模,面点,数据分块,统计滤波,消噪,聚类算法,扫描频率,频率稳定,无人机激光雷达,中点,包络,投影面积,计算式,三维激光雷达,更灵,三维重构
AB值：
0.3835
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