基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法

针对车载LiDAR点云分割存在人工干预多、分割效果不稳定等问题，该文提出一种基于车载LiDAR点云的路边地上物多阶段聚类分割算法。首先使用三维格网和广度优先搜索算法进行点云粗聚类，然后对相连地物进行欧氏聚类，生成若干边界完整的粗聚类点云，最后使用多段式近邻搜索逐步得到聚类结果，根据聚类主体和结果的体积比值评估聚合速度，以此自适应调整聚类阈值或输出结果，实现对道路场景中各类路边地上物的聚类分割。实验结果表明，该算法对行道树的正确提取率为87.0%,对路灯、指示牌的正确提取率为91.9%,且过分割/欠分割现象较少，相连地物的聚类结果仍保有完整的边缘轮廓，可保证后续点云处理的有效性。