基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取研究

针对基于车载LiDAR点云数据的道路边界提取存在的问题,该文提出一种基于联合特征且能适应多种道路环境的道路边界提取方法。首先依据移动测量系统的航迹,按照设定宽度对道路数据进行分段,排除道路外侧无用数据;再对每段数据采用布料模拟滤波(CSF)算法分离地面点和非地面点,通过强度中值滤波去除地面点的椒盐噪声;然后计算点云局部邻域高差梯度和回波强度梯度构成的联合特征,依据设置阈值提取道路边界;最后通过欧氏距离聚类剔除部分非道路边缘点,细化道路边界,合并各段道路边界点云,得到完整的道路边界。选用代表性的城区道路、高速公路、乡村道路3种实验环境,验证了算法的鲁棒性。该研究对于扩展车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。