一种城市环境三维点云配准的预处理方法

针对城市三维环境下LiDAR点云数据密度大、离群噪点多、分布散乱不利于后期点云帧间匹配的问题, 提出一种应用于城市环境下大规模三维LiDAR点云帧间匹配的预处理方法。首先, 将点云数据转化为均值高程图, 利用网格之间的高度梯度对点云进行地面分割处理; 然后, 通过三维体素栅格划分的方法改进了DBSCAN聚类算法, 用改进后的VG-DBSCAN对点云进行聚类, 聚类后目标点云与离群点分离, 从而剔除点云中的离群噪点; 最后, 采用Voxel Grid滤波器对点云降采样。实验结果表明, 所提方法可以对点云数据进行实时的预处理, 平均耗时为132.1 ms; 预处理之后点云帧间匹配的精确度提高了2倍, 平均耗时也仅为预处理前的1/6。