针对单线激光雷达在进行道路区域分割时出现的识别不准确以及精度问题,研究一种基于最大熵原理提取自适应阈值,并通过滑动窗口法实现道路区域分割的方法。利用中值滤波对原始点云数据进行预处理,以减少噪声和异常值产生的影响;结合最大熵原理提取的自适应阈值和滑动窗口算法完成对道路区域点云的分割;最后基于概率论的方法确定道路边界点云。通过对3种不同类型的结构化道路进行实验,得到路面、障碍物以及路沿的识别准确率依次为96.88%、86.82%、95.50%,证明了该方法的有效性和适用性。

在机载LIDAR所获得的三维点云数据处理中，重要的是将点云数据中的地面数据和非地面数据分离。针对基于坡度的扫描线滤波方法存在的问题，提出一种基于坡度的伪扫描线点云数据滤波算法。该算法可以避免滤波前的预处理过程，且能保证每条伪扫描线首个判断点的属性为地面点。此外，为了避免同一地形在两相邻伪扫描线间可能存在的不吻合，通过移动窗口曲面拟合滤波方法再次进行调整。实验验证该组合算法具有一定的有效性。