基于车载LiDAR点云的高速立交桥中线提取方法研究

车载激光扫描(light detection and ranging, LiDAR)技术因其可快速高效获取道路及两侧的地理信息，在智慧道路中有很大的应用前景，其所采集的LiDAR点云，实现了“所见即所得”,但其数据量大和噪点多等特点导致道路中线提取相关方法还不够成熟。提出了一种面向高速立交桥中线提取的点云数据处理方法：采用多重滤波算法(梯度滤波、高斯滤波和双边滤波)过滤非路面点云，应用Alpha shapes算法识别道路边界，最终，引入B样条曲线拟合算法拟合道路中线。通过实例高速立交桥车载LiDAR数据验证了所提出方法的有效性和可行性。相关研究成果可服务于智慧道路改扩建和维养等领域。