基于三维点云聚类的坡度估计方法

• 作者: 丁萌 庄丽葵 曹云峰 李海波
• 来源期刊: 计量学报
• 学科: 工学
• 关键词: 计量学 坡度估计 三维点云 稀疏表示 数据聚类
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 304-309
• 页数: 6页
• 分类号: TB922
• 字数: 3577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2018.03.04

摘要

为了提高火星探测器着陆时对坡度的估计精度,研究了一种基于三维点云数据聚类与随机搜索最优拟合平面的坡度估计方法.将通过激光雷达测量获得的三维点云数据进行稀疏表示,利用稀疏系数对数据点进行聚类与分割,划分子空间;对子空间中的数据点进行平面拟合,随机搜索最优拟合平面;根据最优拟合平面计算平面法向量之间夹角,其在数值上等于坡度角,从而完成坡度估计.实验表明:该方法可以对坡度进行较为准确的估计;与常用的坡度估计方法相比,相对误差较小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹云峰		98	656	13.0	19.0
2	丁萌		55	236	8.0	12.0
3	庄丽葵		43	160	7.0	9.0
4	李海波		5	16	2.0	4.0