基于随机采样一致算法的卡车车厢点云分割

摘要

针对卡车种类多且车厢形变不易分割的问题，提出了基于随机采样一致（RANSAC）算法的分段式分割方法。首先将车厢面进行等分获得多个近似平面的面片，利用Kd-tree建立面片点云之间拓扑几何关系，将点到平面的欧式距离作为判断准则，通过距离阈值对面片进行初始分割；然后设计角度阈值结合RANSAC算法对面片进行优化合并，实现多类型卡车车厢精确分割。实验结果表明：本文设计的卡车分割模型能够对多种类型的卡车车厢进行分割，其中对于双面卡车、四面卡车以及五面卡车的车体尺寸信息的最大相对误差分别为0.048、0.031和0.046m，测量精度满足工程需要。

关键词

物料装车 / 激光雷达 / 点云分割 / RANSAC算法