針對海上水面自主船舶(Maritime Autonomous Surface Ship,MASS)在港內(nèi)航行或自動靠離泊過程中面臨的近距離典型障礙物自動檢測和識別的問題,提出一種運(yùn)用三維激光雷達(dá)(Light Detection And Ranging,LiDAR)獲取物標(biāo)幾何特征辨識沿海碼頭的算法�；陂_源的點云庫(Point Cloud Library,PCL),采用統(tǒng)計濾波器技術(shù)對原始點云數(shù)據(jù)去除噪聲,提出基于隨機(jī)采樣一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)的碼頭聚類分割模型,構(gòu)建基于主成分分析的有向包圍盒(Oriented Bounding Box,OBB),計算獲取碼頭的長度、寬度和表面水平性的幾何特征,實現(xiàn)對沿海典型碼頭的識別。實船試驗結(jié)果表明:該算法正確可靠,具備一定的魯棒性,可為利用LiDAR實現(xiàn)船舶港內(nèi)自主避障和自動靠離泊研究提供參考。

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【文章目錄】：
1 LiDAR與泊位碼頭
    1.1 LiDAR
    1.2 泊位碼頭
2 泊位碼頭識別算法
    2.1 點云數(shù)據(jù)裁剪
    2.2 點云數(shù)據(jù)過濾
    2.3 點云數(shù)據(jù)聚類分割
    2.4 檢測識別
3 試驗分析
4 結(jié)束語



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