一种分簇点云驱动的地下停车场平面结构提取及更新方法

本发明涉及停车场平面结构提取及更新的方法，具体而言是一种基于分簇LIDAR点云实现地下停车场平面结构提取及更新的方法。本发明的工作流程分为两个阶段：平面结构提取和平面结构更新。在平面结构提取阶段，针对地下停车场环境的墙体结构异质性问题，基于两阶段DBSCAN算法对墙体点云实现精确分簇；此外，该方法引入基于高斯核密度估计的立柱点簇去噪算法以及基于路径搜索的直线段提取算法，以解决墙体点云质量退化导致的平面结构提取精度下降问题。在平面结构更新阶段，该方法通过特征一致性约束实现LiDAR与DXF的跨源配准。针对SLAM建图精度不足导致的墙体点云整体偏移问题，基于邻接聚类的整体偏移感知算法，识别并校准偏移结构，避免了更新检测中的误判。