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摘要：本发明为一种基于二进制占用网格的点云聚类与包围方法。首先，在点云空间中生成极坐标网格，将点云数据映射到极坐标网格中；对极坐标网格进行01赋值，生成二进制占用网格，并将点云数据映射到极坐标网格中；其次，对二进制占用网格进行膨胀处理，对膨胀图像进行连通区域分析，得到所有的连通区域，每个连通区域即为一个障碍物点云，完成障碍物点云的聚类；最后，提取障碍物点云边框并生成生成点云边框二进制占用网格，识别障碍物点云主方向建立包围盒。基于二进制占用网格的聚类运算更迅速，所需时间更短，本申请建立的包围盒结构更加紧凑，能够更精确地反应障碍物的尺寸，为机器人避障提供了良好的理论基础。

主权项：1.一种基于二进制占用网格的点云聚类与包围方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、采集环境点云数据；步骤2、去除地面点云，得到去除地面点云后的点云数据；步骤3、对于去除地面点云后的点云数据，在点云空间中生成极坐标网格，将点云数据映射到极坐标网格中；对极坐标网格进行01赋值，生成二进制占用网格，并将点云数据映射到极坐标网格中；具体为：将点云空间所在的极坐标平面划分为m2个扇形区域，每个扇形区域的圆心角为αpl，则有： 设扇形区域的最大半径为rmax，分割步长为rpl，将每个扇形区域沿半径方向分割为n个子区域，则有： 这样，将点云空间划分为包含m×n个网格的极坐标网格；将点云数据映射到极坐标网格中，根据式13和14确定点pi＝xi,yi,-所属的扇形区域spi； 其中，分别为每个扇形区域的下界和上界；确定扇形区域spi后，再根据式15和16计算点pi所属的子区域bpi； 其中，分别为每个子区域的下界和上界；将各点映射到极坐标网格中后，对每个网格进行赋值，若网格中未包含点，则记网格的像素值为0，像素颜色为黑色；若网格中包含点，则网格的像素值为1，像素颜色为白色；遍历所有网格，生成二进制占用网格；步骤4、对二进制占用网格进行膨胀处理，得到膨胀图像；步骤5、对膨胀图像进行连通区域分析，得到所有的连通区域，每个连通区域即为一个障碍物点云，完成障碍物点云的聚类；步骤6、基于二进制占用网格的点云包围，包括识别障碍物点云主方向，根据障碍物点云主方向建立包围盒，确定包围盒的顶点坐标。

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百度查询： 河北工业大学 基于二进制占用网格的点云聚类与包围方法