自适应直线提取算法：改进Split-and-Merge方法

"本文主要介绍了一种改进的直线提取算法，该算法针对传统Split-and-Merge算法在处理激光传感器数据时存在的参数敏感性和低运算效率问题。通过自适应邻近点簇分割和Prototype-based模糊聚类算法，以及最小二乘拟合直线参数，提升了线段分割的鲁棒性、提取精度和算法效率。" 直线提取在机器人定位中的重要性不言而喻，特别是在SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）问题中。直线作为室内环境的常见特征，易于从激光雷达数据中获取，并且在地图构建和导航中具有较高的实用性。Split-and-Merge算法因其综合性能优异，被广泛应用于直线提取。然而，它的主要缺点是对直线参数敏感且计算效率较低。 为了克服这些缺点，该研究提出了一个自适应直线提取算法。首先，通过自适应阈值确定激光数据的邻近点簇，这有助于更准确地分割点云，从而减少对参数选择的依赖。接下来，采用Prototype-based模糊聚类（SMF）算法对点簇进行线段分割，这种方法能够更好地处理数据的不确定性，增强了算法对参数变化的适应性。最后，利用最小二乘法拟合线段参数，不仅得到直线的极坐标表示，还计算出参数的协方差矩阵，为直线的精度评估提供了依据。 实验结果证实了新算法的有效性。与传统Split-and-Merge算法相比，新算法显著提高了线段分割的鲁棒性，即在噪声环境下仍能稳定提取直线，同时提高了线段提取的精度，确保了提取的直线更接近真实环境。此外，由于采用了自适应策略和优化的聚类方法，算法的运算效率也得到了提升，这对于实时或资源受限的系统来说尤其关键。 这项研究为激光传感器数据处理提供了一个高效且鲁棒的直线提取方法，对于机器人定位和环境理解等应用具有重要价值。通过结合自适应策略和模糊聚类，该算法有望在实际系统中实现更精确和快速的直线检测，为机器人导航和地图构建提供更可靠的基础。