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煤矿井下点云特征提取和配准算法改进与激光SLAM研究

目录

一、内容概述................................................2

1.1研究背景.............................................3

1.2研究目的与意义.......................................3

二、相关工作................................................5

2.1点云特征提取方法综述.................................6

2.2点云配准算法综述.....................................7

2.3激光SLAM技术研究现状.................................9

三、煤矿井下点云特征提取改进方法...........................10

3.1基于深度学习的方法..................................12

3.2基于图像处理的方法..................................13

3.3基于几何特征的方法..................................15

四、煤矿井下点云配准算法改进研究...........................16

4.1基于全局优化的方法..................................17

4.2基于局部优化的方法..................................17

4.3基于多传感器融合的方法..............................18

五、激光SLAM系统研究与实现.................................20

5.1激光SLAM系统架构....................................21

5.2激光SLAM关键算法实现................................22

5.3实验验证与分析......................................23

六、结论与展望.............................................23

6.1研究成果总结........................................25

6.2研究不足与改进方向..................................25

6.3未来发展趋势与应用前景展望..........................26

一、内容概述

本研究致力于深入研究煤矿井下环境下的点云特征提取与配准算法，并探索激光SLAM技术在其中的应用潜力。随着煤矿智能化、自动化的发展，传统的点云处理方法在处理大规模、高精度点云数据时面临诸多挑战。本研究旨在提出一种改进的点云特征提取和配准算法，以提高煤矿井下环境下的数据处理效率和精度。

煤矿井下环境复杂，点云数据具有高度的多样性和复杂性。针对这一问题，我们将研究如何从煤矿井下点云数据中提取出具有代表性的特征，以描述环境的三维结构和纹理信息。

在特征配准方面，传统方法往往依赖于人工设计特征或采用全局坐标系进行匹配，容易受到噪声和遮挡的影响。我们将提出一种基于深度学习和多视图约束的点云配准算法，以提高配准的精度和鲁棒性。

激光SLAM作为一种先进的视觉导航技术，在煤矿井下应用中具有广阔的前景。我们将探讨如何将激光SLAM算法与我们的点云特征提取和配准算法相结合，以实现更为准确和稳定的导航性能。

通过理论分析和实验验证，我们将评估所提算法在煤矿井下环境下的性能表现，为煤矿智能化建设提供有力的技术支持。我们也将关注算法的可扩展性和实时性，以满足实际应用中的需求。

1.1研究背景

随着煤矿开采的不断发展，煤矿井下作业环境变得越来越复杂。为了提高煤矿井下作业的安全性和效率。同时定位与地图构建)技术对煤矿井下进行精确的三维建模和实时定位。传统的煤矿井下点云特征提取和配准算法在实际应用中存在一定的局限性，如精度较低、鲁棒性差等问题。研究一种适用于煤矿井下的点云特征提取和配准算法改进以及激光SLAM技术具有重要的理论和实际意义。

随着计算机视觉和机器人技术的发展，越来越多的研究者开始关注煤矿井下点云特征提取和配准算法的研究。国内外已经有很多关于煤矿井下点云特征提取和配准算法的研究报道，但这些研究主要集中在实验室