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隨機(jī)采樣一致性算法主要由兩個(gè)重復(fù)迭代的部分組成：第一步，從輸入的數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選擇包含最少數(shù)據(jù)項(xiàng)的樣本子集，僅使用該樣本子集的元素來(lái)計(jì)算擬合模型和相應(yīng)的模型參數(shù)，樣本子集的元素要保證可確定模型和相應(yīng)的模型參數(shù)的最小個(gè)數(shù)。第二步，算法檢查整個(gè)數(shù)據(jù)集的哪些元素與從第一步獲得的估計(jì)模型參數(shù)實(shí)例化的模型一致。由噪聲產(chǎn)生的影響可由一些在一定誤差閾值范圍內(nèi)的模型參數(shù)來(lái)定義一個(gè)實(shí)例化的擬合模型，如果數(shù)據(jù)集的元素不符合這個(gè)擬合模型，則將其視為異常值。符合擬合模型的點(diǎn)被歸為一致性點(diǎn)集，隨機(jī)采樣一致性算法將重復(fù)迭代上述兩個(gè)步驟，直至獲得足夠的符合擬合模型的點(diǎn)。隨機(jī)采樣一致性算法的優(yōu)點(diǎn)是它對(duì)模型參數(shù)的估計(jì)魯棒性較好，即使數(shù)據(jù)集中存在大量異常值，它也可以以高精度來(lái)估計(jì)參數(shù)，但是需要根據(jù)特定情況調(diào)整迭代次數(shù)和設(shè)置閾值，一旦迭代次數(shù)和閾值設(shè)置不合理，就會(huì)引起擬合不正確，所以合適的參數(shù)設(shè)置非常重要。將經(jīng)過(guò)濾波處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)使用隨機(jī)采樣一致性算法進(jìn)行平面分割去除。 通過(guò)擬合計(jì)算的值，從而得到平面模型，將離群點(diǎn)云進(jìn)行剔除，得到分割出的點(diǎn)云平面參數(shù)。 擬合平面參數(shù)設(shè)置合適的閾值，將平面模型閾值范圍內(nèi)的所有點(diǎn)云歸類為路面，其 z 坐標(biāo)將作為路面不平度評(píng)價(jià)的高程輸入。
2 點(diǎn)云聚類點(diǎn)云聚類是指將結(jié)構(gòu)相似的點(diǎn)云組合在一起，其主要目的是降低計(jì)算龐大點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算量，如圖所示為將廚房桌面上的物品進(jìn)行聚類分割。在本系統(tǒng)中，點(diǎn)云聚類技術(shù)主要用于將障礙物進(jìn)行聚類提取，并進(jìn)行標(biāo)記。理想情況下，可將世界上的所有對(duì)象進(jìn)行簡(jiǎn)化建模，然后用這些模型去替換點(diǎn)云中的大多數(shù)點(diǎn)，這就降低了表面分割和數(shù)據(jù)濾波的難度。但是，這種情況并不存在，所以只能利用幾何圖元，包括平面，圓柱體，球體，圓錐體等，也包括二元多項(xiàng)式，樣條線等在一定誤差范圍內(nèi)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。點(diǎn)云聚類技術(shù)大多依賴于空間分解技術(shù)，該技術(shù)可將給定接近度的數(shù)據(jù)組合在一起，計(jì)算接近度距離的方法通常使用曼哈頓或者歐幾里得法。目的是分割出櫥柜臺(tái)面上擺放的物體，將圖片中的平面進(jìn)行提取并去除，包括櫥柜臺(tái)面和櫥柜表面，設(shè)置點(diǎn)云聚類大小以去除按鈕，把手等小型不規(guī)則物體，最終分割出櫥柜臺(tái)面上擺放的物體。
具體計(jì)算時(shí)：（1）將點(diǎn)云集 P 以 kd 樹進(jìn)行表示；（2）設(shè)置已完成的點(diǎn)云聚類簇集合 C，未完成的點(diǎn)云集 R；（3）將一個(gè)點(diǎn) Ppi儲(chǔ)存到現(xiàn)在的點(diǎn)云集 R，對(duì)于 Rpi，以ip 為圓心，在半徑thdr 的球體內(nèi)求得點(diǎn)云集合kiP ，對(duì)于每一個(gè)臨近點(diǎn)kikiPp ，檢測(cè)其是否已被處理，如果沒有被處理則儲(chǔ)存至點(diǎn)云集合 R，當(dāng)點(diǎn)云集合 R 中的所有點(diǎn)均被處理后，將 R 儲(chǔ)存至 C，然后清空R，進(jìn)行重復(fù)迭代，當(dāng)點(diǎn)云集 P 中所有的點(diǎn)都被處理后停止迭代。將去除平面后的點(diǎn)云集進(jìn)行點(diǎn)云聚類處理，處理后的結(jié)果。
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