云浮橋檢車(chē)出租， 清遠(yuǎn)橋檢車(chē)出租， 順德橋檢車(chē)出租 基于遞歸思想的路面信息采集算法： 不論是靜態(tài)障礙提取還是路面不平度評(píng)價(jià)，均需要離散程度較低的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，但本系統(tǒng)所用的16 線三維激光雷達(dá)，由于測(cè)量距離遠(yuǎn)且線數(shù)較少，故得到的路面信息離散程度高，不能進(jìn)行進(jìn)一步的靜態(tài)障礙提取或路面不平度評(píng)價(jià)。 單幀點(diǎn)云通用的得到較為連續(xù)的三維環(huán)境信息的方法是使用點(diǎn)云配準(zhǔn)的方法對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行拼接，常用的算法為迭代最近點(diǎn)（ICP）算法，ICP 算法要建立在精確地特征匹配基礎(chǔ)上，例如視覺(jué)匹配，然而由于全地面起重機(jī)行駛的路面起伏較大，即使進(jìn)行了姿態(tài)矯正，也會(huì)產(chǎn)生較多異常值，這會(huì)導(dǎo)致ICP 的誤匹配，進(jìn)而提出了基于遞歸思想的路況識(shí)別算法。
3.3.1 點(diǎn)云ICP 不可行性分析迭代最近點(diǎn)算法被廣泛用于視覺(jué)圖像匹配和點(diǎn)云配準(zhǔn)中，將兩幀不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配后，可求解出傳感器的運(yùn)動(dòng)軌跡，亦可進(jìn)行三維重建。由三維激光雷達(dá)產(chǎn)生的點(diǎn)云數(shù)據(jù)較為稀疏，特征不夠豐富，加之由姿態(tài)變化產(chǎn)生的誤差，想要進(jìn)行特征匹配較為困難，迭代最近點(diǎn)法認(rèn)為在兩幀不同的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中，距離最近的
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