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基于点云数据的自然地形分类算法

作者:袁夏; 赵春霞; 张浩峰; 蔡云飞机器人导航地形分类点云复合特征高斯混合模型

摘要:提出一种自然地形分类算法以解决移动机器人导航中的环境理解问题。在单几何特征地形分类方法的基础上,提出的算法使用从点云中提取的复合特征训练分类器。复合特征向量包含一个点几何特征和颜色特征。算法首先计算点的坐标协方差矩阵和平均法向量协方差矩阵的特征值作为几何特征。然后通过标定激光雷达坐标系和相机坐标系使点得到颜色信息,把点的颜色作为颜色特征加入复合特征向量。算法使用最大期望-高斯混合模型(EM-GMM)训练一个分类器,训练数据由人工标注。实验结果表明,与单几何特征分类方法相比,复合特征分类方法在对自然地形分类时...

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南京理工大学学报

《南京理工大学学报》(CN:32-1397/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《南京理工大学学报》报道科技新动态,内容丰富,包括机械工程、电子工程、机电工程、光电技术、化学工程、环境科学、计算机科学、信息工程、自动控制与系统工程、热能工程、材料科学与工程、应用数学、应用物理、应用力学和管理工程等方面的高层次学术论文。

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