公开(公告)号：CN118429561A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410577293.3

申请日：2024-05-10

Applicant: 重庆大学

Inventor： 刘宇彤 ,  张豪 ,  王楷 ,  杨昕昊 ,  陈润泽

IPC: G06T17/05 ,  G06V10/762 ,  G06T7/73

Abstract: 一种基于kmeans聚类的ORB‑SLAM2稠密建图优化方法，包括：1)建立三维点云地图；2)对三维点云地图的各个平面进行划分，提取出镜面点云与反光点云所在的平面，并构建待处理点云数组和保留点云数组；3)将镜面点云与反光点云所在平面上的点云存入待处理点云数组中，将剩余的点云存入保留点云数组中；4)计算每个待处理点云数组的平面方程以及待处理点云数组中每个点云到平面方程的距离，并利用kmeans聚类对每个待处理点云数组进行滤波；5)将滤波后的点云数组和保留点云数组中的点云结合起来，得到滤波后的三维点云地图。本发明为消除反光点云与镜像点云提供了一种新的研究思路。本发明使用非监督学习方法对平面上的点进行聚类，剔除距离该平面过远的点。

公开(公告)号：CN118447163A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410579274.4

申请日：2024-05-11

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨昕昊 ,  陈润泽 ,  王楷 ,  刘宇彤 ,  张豪

IPC: G06T17/00 ,  G06T5/70 ,  G06V10/77

Abstract: 一种基于统计滤波和KD树索引的点云建图方法，包括以下步骤：1)获取从环境中捕捉并采样得到的原始点云图，并对原始点云图进行统计滤波，得到滤波后的点云图；2)对滤波后的点云图进行平面拟合，得到拟合平面点云；3)使用KD树索引恢复拟合平面点云的RGB信息，得到包含RGB信息的彩色点云图。本发明提供了一种解决反光情况下对点云进行预处理的方法。首先根据统计滤波滤除掉大部分的离群点，再根据平面拟合提取出想要的平面，最后使用KD树索引来恢复原点云图中的RGB信息，反光干扰明显下降几乎完全消除。与传统的滤波预处理操作相比，本发明妥善地处理了反光干扰，同时也保留了滤波操作，得到了效果优秀的点云图。本发明首先对已有的点云图进行基于点云数据中点到其邻域点距离的分布滤波，滤除超过根据需求手动设定的阈值的点云数据，消除大部分原有点云的噪声。用于剔除离群点，提升原点云图的质量。本发明在噪声较多的情况下，采取平面拟合的方法来进行滤除，避开了一些由于反光产生的噪声，解决了反光噪声不好滤除的问题。