基于三维点云聚类的坡度估计方法

来源：计量学报杂志2018年第3期北京时间：

作者：李海波,曹云峰,丁萌,庄丽葵

单位：南京航空航天大学, 江苏 南京 210016

摘要：为了提高火星探测器着陆时对坡度的估计精度,研究了一种基于三维点云数据聚类与随机搜索最优拟合平面的坡度估计方法。将通过激光雷达测量获得的三维点云数据进行稀疏表示,利用稀疏系数对数据点进行聚类与分割,划分子空间;对子空间中的数据点进行平面拟合,随机搜索最优拟合平面;根据最优拟合平面计算平面法向量之间夹角,其在数值上等于坡度角,从而完成坡度估计。实验表明:该方法可以对坡度进行较为准确的估计;与常用的坡度估计方法相比,相对误差较小。

关键词：计量学; 坡度估计; 三维点云; 稀疏表示; 数据聚类

基金资助：国家自然科学基金（61673211）;航天科学基金（2014320003010432）;江苏省研究生培养创新工程（KYLX_0282）