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基于激光雷达和图像数据融合的地形地貌特征构建方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一、获取当前时刻地面无人移动平台周围环境的3D激光点云和全景图像；所获得3D激光点云为平台周围环境的特征点集，包括各特征点的三维坐标值以及反射率；步骤二、对3D激光点云和全景图像进行匹配，获得匹配图像：步骤三、对于3D激光点云中各激光点，选取其对应的不同分布特征，对3D激光点云进行划分，并根据各分布特征的动态聚类算法进行聚类，获得多个区域类；其中，所选取分布特征包括：激光点所在面法向量、反射率以及该点映射到图像上的颜色特征；所述步骤三具体分为如下步骤：步骤301、建立3D激光点云坐标系oxyz：该坐标系以激光雷达为原点，以水平面作为xoy平面，以垂直于xoy平面的方向作为z轴方向；将3D激光点云中各激光点的在oxyz坐标系下的坐标转化为以激光雷达为原点的球坐标系下的表示(r,θ,φ)，其中，r为激光点距原点的距离，θ和φ分别为激光点所在的纬度和经度；对于所获得的3D激光点云进行如下处理：在经度方向上，按照0.5度的步长将大致均匀分布在360度的激光点划分进720个经度组；在纬度方向上，按照0.45度的步长将大致均匀分布在180度的激光点划分进400个纬度组；对于3D激光点云中每个激光点，找到其在经度方向上同属于一个经度组的相邻激光点作拟合直线，再找到其在纬度方向上同属于一个纬度组的相邻激光点作拟合直线，两拟合直线的单位向量叉乘获得该激光点的面法向量；步骤302、在经度组中，将激光点依据z轴坐标差异和其在经度方向上拟合直线的斜率差异划分成子类，在进行子类划分时：若两激光点z方向坐标差异超过一定阈值，或者拟合直线的斜率差异达到一定程度，则两点划分入不同的子类；针对划分出每个子类，统计其如下子类特征的特征值：法向量、中心点坐标、颜色和反射率；其中各子类特征值的计算方法如下：子类法向量：子类中每个点的面法向量进行相加并归一化，得到该子类的所在平面的法向量；子类中心点坐标：获取每个子类中心点的经度、纬度和距激光雷达原点的距离，作为中心点坐标；子类颜色：获取每个激光点在全景图像上对应的0到255的rgb三维颜色向量；将0至255均匀划分为8段，在一个子类中，统计各维颜色向量的8段中激光点出现的频率，进行直方图统计，获得该子类的24维颜色向量；子类反射率：通过3D激光雷达获得每个激光点的反射率，该反射率是一个0‑255的整数，将0‑255均匀划分为8个区域，在每一个子类中，统计反射率的8个区域中激光点出现的概率，进行直方图统计，获得该子类的8维反射率向量；步骤303、计算每个子类与相邻子类之间各特征值的相似度，选取相似度最大的子类进行合并，获得簇，计算簇内的类间凝聚度，若凝聚度超过一定阈值，则取消合并；步骤304、经过步骤303之后，激光点的聚类包括簇与子类两种，计算每一簇和每一子类的物理空间大小，将物理空间最大的簇或子类作为区域类，将除区域类以外的剩余的簇或子类返回步骤303进行聚类，直到剩余的簇或子类个数小于一定数值，最终获得多个区域类；步骤四、根据地面无人移动平台的行驶能力，对多个区域类的地形进行判断，获得可通行区域类；步骤五、使用稠密SIFT算法获得可通行区域类的地貌识别向量；步骤六、采用分类器按照地貌识别向量对可通行区域类进行地貌分类，最终获得地面无人移动平台周围可通行区域的地貌。 |
