基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法

本发明涉及动态环境下的动态目标检测技术领域，提出一种基于融合动态滤波和样条估计建立的体素地图实现的动态目标检测方法。该方法通过建立距离‑半径自适应模型实现点云差异化滤波处理，利用B‑spline优化LIO里程计获取连续位姿信息，在全局坐标系下构建体素地图并引入TSDF函数和自由标签实现动态点云分割，最终通过聚类得到动态目标检测结果。该技术方案有效解决了传统方法在复杂场景下点云滤波精度不足、动态点云分割不准确等技术问题，显著提升了动态目标检测的精度与鲁棒性，适用于自动驾驶车辆和移动机器人等需要实时动态目标检测的应用场景。