基于机器学习的无人机载LiDAR数据处理系统研究

• 作者: 岳玉霞 张红军 李利军 辛守庭
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 DBSCAN算法 最近邻算法 无人机 激光雷达
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 无人机智能检测技术与系统
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TN958.98|V249
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902417

摘要

为了进一步减少无人机载激光雷达传输给飞行控制器的数据量,对已有的一种数据预处理系统进行改进.无人机避障过程中,用于测量障碍物信息的激光雷达数据中存在着无效、冗余等数据,这些多余数据给无人机飞行控制器带来巨大的数据处理负担.在已有的数据处理系统的基础上,改用基于密度的具有噪声的聚类方法(DBSCAN)辨认障碍物,把测量为连续线性的点识别为一个物体.实验证明,改进系统不但大幅减少了传送给飞行控制器的数据量,而且构建出激光雷达原数据中不存在的障碍物的宽度信息,还将辨识障碍物的准确率提高多达53％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳玉霞		5	6	2.0	2.0
2	辛守庭		1	0	0.0	0.0
3	李利军		1	0	0.0	0.0
4	张红军		1	0	0.0	0.0