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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明的目的在于提供一种基于点云的MCMC道路不平度检测方法，首先，利用点云数据进行抽样形成样本，对样本进行状态定义和初始化，然后构建马尔可夫链并计算状态转移矩阵，每个状态代表样本中不同道路级别的占比，状态转移矩阵的计算结果可用以模拟和捕捉道路不平整度在不同级别之间的转移关系，从统计学的角度获得更全面的道路不平整度分布。
主权项：1.一种基于点云的MCMC道路不平度检测方法，其特征在于，利用点云数据进行抽样形成样本，对样本进行状态定义和初始化，然后构建马尔可夫链并计算状态转移矩阵，每个状态代表样本中不同道路级别的占比，状态转移矩阵的计算结果可用以模拟和捕捉道路不平整度在不同级别之间的转移关系，具体实施步骤如下：S1：样本的随机选取；S2：状态的定义；S3：状态的初始化；S4：马尔可夫链的构建；S5：状态转移矩阵的计算；S6：方法的有效性验证；进一步地，在上述S1中，道路点云属于三维数据，它的每一个数据点都代表着车前道路的不平度情况；首先，通过对点云进行抽样，根据抽样序列对道路整体做不平度成分分析，采用随机抽样的方法获取数据样本；进一步地，在上述S2中，在得到数据样本后，数据样本为空间域的样本，对其表现形式转化为频域；进一步地，在上述S3中，将空间域的样本转化为频域后，对所有的频率分量进行道路等级分类，统计A、B、C、D、E、F各级道路所占比例；进一步地，在上述S4中，得到基本状态后，在马尔可夫性得到验证的条件下，将上述S1、S2、S3所形成的状态空间视为一个马尔可夫过程；进一步地，在上述S5中，计算状态空间中任意两个状态的状态转移矩阵是马尔可夫链模型核心部分的任务；这个矩阵描述了从一个状态转移到另一个状态的概率；转移概率收敛到一个稳定的值，说明道路之间的转移关系在当前状态下保持稳定，即不同级别道路之间的相对不平整度保持一定的关系，有助于理解道路的整体状况；进一步地，在上述S6中，使用数据集为添加5%的高斯白噪声的带标签的仿真点云数据集进行算法的有效性和准确性验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种基于点云的MCMC道路不平度检测方法
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