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一种车载激光扫描轨迹突变点的探测及优化方法
车载激光扫描系统是一种常见的高精度三维测绘技术，广泛应用于自动驾驶、地图绘制等领域。然而，传统的车载激光扫描系统存在一些问题，例如扫描轨迹中的突变点可能导致数据不精确、不连续，从而影响后续数据处理和应用。为了解决这个问题，本文提出一种车载激光扫描轨迹突变点的探测及优化方法。
首先，我们需要定义什么是车载激光扫描轨迹中的突变点。在本文中，突变点指的是扫描路径中的某些位置发生了剧烈的变化，例如车辆突然转弯、加速或减速等。这些变化会导致激光测量值出现异常，从而影响数据的准确性和连续性。
为了探测车载激光扫描轨迹中的突变点，本文提出了一个基于滑动窗口的方法。具体来说，我们将扫描轨迹分为一系列的滑动窗口，每个窗口内的扫描路径长度相等。然后，我们计算每个窗口内的扫描路径的方差。方差值越大，表示窗口内的扫描路径越不连续，可能存在突变点。通过设定一个合适的阈值，我们可以将方差大于阈值的窗口标记为突变点。
接下来，我们需要优化被标记为突变点的扫描路径，以提高数据的连续性和准确性。为了实现这一目标，本文提出了一个基于曲线拟合的优化方法。具体来说，我们使用曲线拟合算法对突变点附近的扫描路径进行拟合，并将拟合后的曲线作为优化后的扫描路径。通过这种方式，我们可以消除突变点的影响，使得扫描路径更加平滑连续。
为了验证所提方法的有效性，我们在真实的车载激光扫描数据集上进行了实验。实验结果表明，所提方法能够有效地探测和优化车载激光扫描轨迹中的突变点。与传统方法相比，所提方法在数据的连续性和准确性方面有较大的提升。
总结起来，本文提出了一种车载激光扫描轨迹突变点的探测及优化方法，通过基于滑动窗口的探测方法和基于曲线拟合的优化方法，我们能够有效地探测和优化车载激光扫描轨迹中的突变点。研究结果对于提高车载激光扫描系统的数据质量和应用效果具有一定的实际意义。未来的研究方向可以考虑进一步改进和优化所提方法，以适应更多复杂环境和场景的需求。