二维激光雷达数据预处理技术：噪声消除与精度提升

"二维激光雷达室内定位数据预处理方法研究" 在现代室内定位系统中，二维激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）技术因其高精度和实时性而受到广泛应用。然而，原始的二维激光雷达数据往往存在噪声、离散化误差和数据缺失等问题，这直接影响了后续的数据分析和定位精度。针对这些问题，该研究提出了一套预处理方法，旨在提高数据质量，从而提升室内定位的准确性。 首先，针对数据中的噪声问题，研究采用了均值滤波法。这是一种常见的信号处理技术，通过计算邻域内点的平均值来平滑数据，有效地去除随机噪声。这种方法能保持数据的整体趋势，但可能会影响尖锐边缘的细节。 其次，为了处理离散化误差，研究引入了欧氏距离分割法。这种方法基于点云间的距离关系进行区域划分，将相似点聚类在一起，减少因采样间隔导致的不连续性。通过设定合理的距离阈值，可以将连续的表面或物体正确地连接起来，提高数据的连续性。 最后，对于数据缺失问题，研究采用了改进的动态阈值线特征提取法。此方法针对原始数据中可能出现的空洞或断裂部分，采用动态阈值策略，根据环境变化自适应地调整阈值，以识别并补充缺失的数据。这种特征提取方法能确保关键的结构信息得以保留，提高定位的稳定性。 通过实验验证，这些预处理方法的有效性和精度得到了证实。即使使用相对廉价的二维激光雷达，经过预处理后的数据也能实现亚分米级的匹配结果，这在大多数室内定位应用场景中已经足够精确。这表明，低成本的硬件结合有效的数据预处理策略，可以在节约成本的同时，保持较高的定位性能。 该研究的贡献在于提供了一套适用于二维激光雷达数据预处理的综合方案，包括噪声抑制、离散化误差修正和数据缺失填充。这套方法对于优化室内定位系统的性能具有重要意义，特别是在资源有限的环境中，能有效提升定位服务的质量和可靠性。对于未来的研究，可以进一步探讨如何将这些方法应用于更复杂的环境，或者与其他传感器数据融合，以实现更高层次的定位和导航服务。