基于动态阈值分段的激光扫描数据过滤算法
【摘要】 旋转激光扫描仪因其低廉的成本和高精度的环境信息获取能力，在移动机器人领域得到了广泛应用。但是该种基于漫反射原理的测距仪，受环境影响产生的粗大误差会严重干扰到测量结果。通过分析移动旋转测距数据的特点，提出了一种基于动态阈值分段的移动旋转激光扫描数据实时过滤算法。算法首先通过前序有效采样值为当前采样点设定动态阈值，将满足阈值的采样点合并为同一个分段，再将段成员数量较少的段作为粗大误差进行过滤;其次通过考虑入射角作为约束条件，分析平缓物体表面采样数据的分布，推导出了动态阈值的设定方法，从而实现了使用动态阈值进行数据分段。实验表明，该算法能在几个采样间隔内实现数据过滤，多组实验环境的效果分析证明了算法的可行性。
