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智能汽车自动驾驶系统激光雷达点云中的地面分割与道路边界检测.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统激光雷达点云中的地面分割与道路边界检测
摘要：地面分割与道路边界检测是激光雷达点云处理的基础任务，为自动驾驶系统提供可行驶区域与道路边界信息。本文系统分析了点云地面分割与道路边界检测的技术方法，涵盖平面拟合方法、射线法、栅格法、深度学习地面分割以及道路边界检测算法，深入探讨了地面分割与道路边界检测在自动驾驶环境感知中的工程应用。
一、引言
在激光雷达点云处理中，地面分割是将点云中的地面点与非地面点分离的基础任务。地面点对应的道路、路面等平面区域，非地面点对应的车辆、行人、建筑物等障碍物。地面分割的准确性直接影响后续的障碍物检测与可行驶区域分析。道路边界检测从点云中提取道路的边界位置，为车辆提供可行驶区域的边界信息。2026年，地面分割与道路边界检测已成为自动驾驶感知系统的标准组件，在点云预处理中发挥着重要作用。
二、平面拟合方法
2.1 RANSAC平面拟合
RANSAC随机采样一致性算法通过随机采样与迭代拟合，从点云中拟合出地面平面。RANSAC算法首先随机选择三个点构建平面，计算其他点到该平面的距离，统计距离小于阈值的点作为内点。重复上述过程，内点最多的平面即为地面平面。
2.2 最小二乘拟合
最小二乘拟合法通过最小化点到平面的距离平方和，拟合出地面平面。最小二乘拟合在点云中地面点占多数时效果较好，在地面点占少数时容易受非地面点的影响。
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