基于密度聚类的线段特征提取方法

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SLAM(同时定位与建图)是未知环境下移动机器人实现自主导航的关建,其前提之一就是要正确提取特征。引入聚类的思想,基于密度聚类提出一种针对激光传感器的线段特征提取方法。首先通过数据预处理,滤除噪声等干扰数据;然后通过基于密度聚类的区域分割,建立每个线段特征的子集,并去除不合理的特征点;最后通过最小二乘法进行参数拟合,拟合线段特征。提出的方法对提高特征提取算法的准确性和鲁棒性有借鉴作用。
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