激光惯导融合的同步地图定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法可以实现林下三维点云地图构建。鉴于现有激光惯导融合SLAM算法建图的单木定位精度存在较大误差,导致建图效果难以满足林业应用要求,提出了一种局部...激光惯导融合的同步地图定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法可以实现林下三维点云地图构建。鉴于现有激光惯导融合SLAM算法建图的单木定位精度存在较大误差,导致建图效果难以满足林业应用要求,提出了一种局部直线拟合滤除地面点的林下SLAM算法,利用局部的直线拟合来判断地面点并滤除,提高树木特征比重,在激光惯导融合SLAM的前端匹配部分对点云数据进行建图,减小由地面点造成的树木匹配误差。在真实样地中对改进前后两种算法进行实验对比和综合量化评价。实验证明,算法改进后建图所得单木位置的平均绝对误差和均方根误差分别减少了61%和50%,说明该算法可以在林下得到更佳建图效果,可为森林资源调查提供技术支撑。展开更多
文摘激光惯导融合的同步地图定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)算法可以实现林下三维点云地图构建。鉴于现有激光惯导融合SLAM算法建图的单木定位精度存在较大误差,导致建图效果难以满足林业应用要求,提出了一种局部直线拟合滤除地面点的林下SLAM算法,利用局部的直线拟合来判断地面点并滤除,提高树木特征比重,在激光惯导融合SLAM的前端匹配部分对点云数据进行建图,减小由地面点造成的树木匹配误差。在真实样地中对改进前后两种算法进行实验对比和综合量化评价。实验证明,算法改进后建图所得单木位置的平均绝对误差和均方根误差分别减少了61%和50%,说明该算法可以在林下得到更佳建图效果,可为森林资源调查提供技术支撑。
