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基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割

激光与光电子学进展 2017年第12期54卷 310-318页

作者：田青华白瑞林李杜江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122 无锡信捷电气股份有限公司江苏无锡214072

针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理,得到去除干扰点后的散乱工件点云;通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点,并使... 详细信息

针对机器人随机箱体抓取过程中场景分割困难的问题,提出一种基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法。采用直通滤波法和迭代半径滤波法进行预处理,得到去除干扰点后的散乱工件点云;通过基于法线夹角的边缘检测去除点云中的边缘点,并使相互碰撞的工件在空间上产生分离;采用改进的搜索半径自适应欧氏聚类进行点云分割,得到多个工件点云子集,基于距离约束将去除的边缘点补齐到点云子集之中,从而完成点云分割。此外,线下模板点云注册为分割参数的选取提供依据,从而保证了分割结果的准确性,提高了分割速度。结果表明:基于改进欧氏聚类的散乱工件点云分割方法能够准确地分割出感兴趣的工件,分割时间约为696ms,满足了工业机器人抓取的实时性要求。

关键词：机器视觉欧氏聚类点云分割自适应聚类随机箱体抓取聚类分割

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欧氏聚类算法支持下的点云数据分割

测绘通报 2017年第11期 27-31,36页

作者：陈向阳杨洋向云飞南通职业大学建筑工程学院江苏南通226007 上海华测导航技术股份有限公司上海201702 河海大学江苏南京211100

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏... 详细信息

欧氏聚类算法是多元统计中的一种重要分类方法,可以将其应用于测绘领域中点云数据的分割。本文首先计算点云数据中两点之间的欧氏距离,将距离小于指定阈值作为分为一类的判定准则;然后迭代计算,直至所有的类间距大于指定阈值,完成欧氏聚类分割。具体步骤为:(1)利用Octree法建立点云数据拓扑组织结构;(2)对每个点进行k近邻搜索,计算该点与k个邻近点之间的欧氏距离,最小归为一类;(3)设置一定的阈值,对步骤(2)迭代计算,直至所有类与类之间的距离大于指定阈值。试验证明,欧氏聚类算法对不同测量技术手段获取的点云数据均具有适用性,可以成功对点云数据进行分割,分割效果良好。

关键词：欧氏聚类点云数据分割算法

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基于欧氏聚类的改进激光雷达障碍物检测方法

激光与光电子学进展 2020年第20期57卷 246-252页

作者：刘畅赵津刘子豪王玺乔赖坤城贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025

在激光雷达检测障碍物过程中,由于点云近密远疏的特性,车辆的变速移动使得对物体进行分割时出现点云漂移和距离较近的物体难以被分割等现象,容易产生漏检或误检。为了解决此问题,提出一种基于点云射线角度约束的改进欧氏聚类算法,使障... 详细信息

在激光雷达检测障碍物过程中,由于点云近密远疏的特性,车辆的变速移动使得对物体进行分割时出现点云漂移和距离较近的物体难以被分割等现象,容易产生漏检或误检。为了解决此问题,提出一种基于点云射线角度约束的改进欧氏聚类算法,使障碍物检测更加快速准确,所提算法有效解决了点云密度不均匀导致的检测障碍物成功率较低的问题,同时对所提算法进行实车实验。实验结果表明,与传统欧氏聚类算法相比,所提算法能快速准确地对一定范围内的障碍物进行分割和聚类。

关键词：成像系统智能驾驶角度约束距离分割欧氏聚类激光雷达

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基于改进欧氏聚类的锥桶检测方法与试验

应用激光 2022年第10期42卷 126-134页

作者：黄瑞钦梁洪波李强杨爱喜张新闻浙江科技学院机械与能源工程学院浙江杭州310023 安徽交通职业技术学院汽车与机械工程系安徽合肥230051 浙江大学工程师学院浙江杭州310015

针对赛道环境下欧氏聚类算法检测锥桶不准确的问题,提出了一种基于改进欧氏聚类算法的锥桶检测方法。首先,通过机器人操作系统(ROS)采集点云;再对点云预处理,找到感兴趣区域(ROI)后,利用随机采样算法分离地面和锥桶的点云;然后,将距离... 详细信息

针对赛道环境下欧氏聚类算法检测锥桶不准确的问题,提出了一种基于改进欧氏聚类算法的锥桶检测方法。首先,通过机器人操作系统(ROS)采集点云;再对点云预处理,找到感兴趣区域(ROI)后,利用随机采样算法分离地面和锥桶的点云;然后,将距离和阈值模型化;接着,设计出面向赛道环境的区域划分方法来改进欧氏聚类算法,利用动态阈值聚类分割出锥桶点云;最后,通过Matlab平台验证算法。在两种赛道环境下进行实车试验,聚类分割的准确率分别达到93.98%和99%。试验结果表明,所提方法能够准确地检测赛道中的锥桶。

关键词：激光雷达锥桶检测欧氏聚类区域划分

基于3维点云欧氏聚类和RANSAC边界拟合的目标物体尺寸和方位识别

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机械设计与研究 2018年第5期34卷 44-48,53页

作者：薛连杰齐臣坤张彪张霄远吴长征上海交通大学机械与动力工程学院机械系统与振动国家重点实验室

目标物体尺寸和方位识别是移动机器人在未知环境下实现自主搬运的关键技术,主要难点是如何从混有地面和周边环境信息的3维点云数据中提取物体信息,并准确识别其方位和尺寸。常用的方法是通过3维点云建立物体包围盒,但是现有的基于PCA（... 详细信息

目标物体尺寸和方位识别是移动机器人在未知环境下实现自主搬运的关键技术,主要难点是如何从混有地面和周边环境信息的3维点云数据中提取物体信息,并准确识别其方位和尺寸。常用的方法是通过3维点云建立物体包围盒,但是现有的基于PCA（主成分分析）或基于边缘点云提取的包围盒建立方法对物体边缘点云噪声比较敏感。文中主要针对室内搬运场景中方形箱式物体,提出1种基于3维点云欧氏聚类和RANSAC（随机采样一致性）边界拟合的物体尺寸和方位识别算法。首先,采用点云截断、体素滤波降采样和离群点移除对数据进行预处理,然后采用基于K-D树的快速聚类算法进行物体与物体之间的分割,接着将分割后物体3维点云进行2维投影。由于投影后物体2维点云边缘点密度远高于内部点云密度,采用RANSAC算法对边缘点云进行直线拟合。该直线能够近似物体边缘点云分布的期望均值,受物体边缘点云噪声的影响较小。实验表明该算法精度较高、速度较快、鲁棒性好,可用于移动机器人物体搬运作业等领域。

关键词：物体尺寸识别物体方位识别 3维点云欧氏聚类 RANSAC 包围盒

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基于欧氏聚类和支持向量机的变压器故障诊断

电力科学与工程 2008年第4期24卷 13-15页

作者：郑建柏朱永利华北电力大学计算机科学与技术学院河北保定071003

以变压器油中溶解气体的相关信息作为特征向量,首次将基于欧氏聚类的支持向量机多分类模型应用于变压器故障诊断中。该组合模型以变压器状态类别间的欧氏距离为依据,构建支持向量机多分类模型。实验表明,该方法能够避免多分类模型组建... 详细信息

以变压器油中溶解气体的相关信息作为特征向量,首次将基于欧氏聚类的支持向量机多分类模型应用于变压器故障诊断中。该组合模型以变压器状态类别间的欧氏距离为依据,构建支持向量机多分类模型。实验表明,该方法能够避免多分类模型组建的盲目性,同时能有效地对变压器进行故障诊断。

关键词：支持向量机变压器故障诊断欧氏聚类

基于欧几里得聚类算法的三维激光雷达障碍物检测技术

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吉林大学学报（工学版） 2020年第1期50卷 107-113页

作者：宗长富文龙何磊吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130022

利用三维激光雷达对车辆前方障碍物进行辨识过程中,车辆的运动导致点云数据出现畸变,传统欧氏聚类方法也无法同时对远处和近处的障碍物进行精确检测,从而导致错误的聚类结果,容易出现障碍物误检或漏检的情况。针对上述问题,提出了一种... 详细信息

利用三维激光雷达对车辆前方障碍物进行辨识过程中,车辆的运动导致点云数据出现畸变,传统欧氏聚类方法也无法同时对远处和近处的障碍物进行精确检测,从而导致错误的聚类结果,容易出现障碍物误检或漏检的情况。针对上述问题,提出了一种对三维激光雷达点云数据去畸变的方法,同时改进了欧氏聚类方法,使其能自动更正距离阈值,从而使障碍物检测更加快速准确。对本文方法进行了实车试验,试验结果表明:本方法能同时快速准确地检测出较近和较远的障碍物。

关键词：交通运输系统工程智能驾驶欧氏聚类障碍物检测激光雷达

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地面激光点云阶层式分类方法

计算机辅助设计与图形学学报 2015年第8期27卷 1555-1561页

作者：李文宁张爱武王书民胡少兴张晓首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 首都师范大学空间信息技术教育部工程研究中心北京100048 中国地震局地震预测研究所北京100036 北京航空航天大学机械工程与自动化学院北京100191

针对不同地物之间点云特征的多样性和树木点云分布的无规律性,导致一般方法分类精度低的问题,提出一种基于对象的地面激光点云阶层式分类方法.首先采用欧氏距离聚类法将非地面点云分割;然后提出一种法向散乱系数计算方法,并用于树木的提... 详细信息

针对不同地物之间点云特征的多样性和树木点云分布的无规律性,导致一般方法分类精度低的问题,提出一种基于对象的地面激光点云阶层式分类方法.首先采用欧氏距离聚类法将非地面点云分割;然后提出一种法向散乱系数计算方法,并用于树木的提取;最后结合点云对象的点个数、高程均值和平面拟合残差特征实现其他地物的分类.实验结果表明,该方法能有效地将复杂地物分类,相比于投影点密度法和支持向量机法分类精度更高.

关键词：地面激光点云欧氏聚类法向散乱系数阶层式分类方法

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基于车载激光点云的铁路轨道检测

中国激光 2022年第4期49卷 162-173页

作者：李维刚梅洋樊响赵云涛武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查,提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先,利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理,得到路基区域;然后,对路基区域进行网格划分,... 详细信息

铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查,提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先,利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理,得到路基区域;然后,对路基区域进行网格划分,并对每个网格内的点云进行高程判断,从而提取出轨面点云;最后,利用枕木与砟石的几何形态差异,设计出一种面向轨道点云的动态阈值分割方法,以提取枕木点云。对多个路段的铁路轨道进行实验,结果表明,本文方法仅利用点云坐标信息就能实现不同区域的轨面与枕木的自动检测,平均提取质量分别达到97.8%和93.6%,验证了本文方法的可行性与有效性。

关键词：遥感轨道检测激光扫描欧氏聚类高程差异动态阈值分割