一种应用于机器人导航的激光点云聚类算法

• 作者: 袁夏 赵春霞
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 激光点云 聚类 地面机器人 导航 概率密度分布
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 90-96
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1218.2011.00090

摘要

提出一种适用于机器人导航和环境理解的聚类算法,该算法用来处理各向异性分布的点云数据.算法的基本思想是基于点云的密度分布变化和空间位置分布的不同进行聚类,将信息聚类思想触入传统的DBSCAN算法,既保留了DBSCAN算法抗噪声能力强的优点,又结合点云的空间概率分布改善了聚类结果.算法采用自适应的实时参数估计方法克服全局参数的缺点.在真实环境数据集上的实验证明,所提出的算法可以将点云密度相似但是空间分布不同且互相连接的对象分割开,能处理高噪声点云数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵春霞	南京理工大学计算机科学与技术学院	177	2193	25.0	36.0
2	袁夏	南京理工大学计算机科学与技术学院	14	165	8.0	12.0