摘要
本发明涉及一种激光雷达点云图像质量的检测方法,首先基于实际自动驾驶环境和相关标准,设计并搭建包含道路、车辆、行人等元素的测试场景。然后利用粒子群优化算法和信息熵理论对测试场景进行优化设计,提高场景的复杂度。接着将激光雷达安装在优化后的场景中,对其进行扫描并采集点云数据。最后,基于预设的性能指标如测距能力、角度分辨率等,对采集的点云数据进行处理和分析,从而评估激光雷达的成像质量。与现有技术相比,本发明不仅解决了现有技术中测试场景与真实环境差距较大、复杂度较低的问题,还优化了点云图像质量检测算法的效率和准确性,为激光雷达的质量检测提供了有效途径。
技术关键词
激光雷达点云
测试场景
粒子群优化算法
复杂度
场地建设技术
元素
信息熵理论
对象
自动驾驶系统
分辨率
点云图像
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