四会登高车出租， 鼎湖登高车出租， 三水登高车出租 登高车行驶路面静态障碍提取与路面不平度评价方法？ 路面识别主要为登高车的主动悬架调节和车速控制作参考，静态障碍提取主要为登高车避障作为参考。路面障碍的存在会为路面不平度评价带来大量异常值，进而对整个路面的评价带来影响，故先应对路面障碍进行提取，而后再进行路面不平度评价。具体过程为，先对静态障碍进行提取并去除，然后对路面不平度进行评价，最后将提取的障碍复原并分别用不同的颜色对可通行的路面和静态障碍进行标记。
1 静态障碍提取：障碍识别的方式通常有基于机器视觉的障碍识别，基于机器学习的障碍识别和基于 3D 点云的障碍识别。基于机器视觉的障碍识别是通过像素值的不同来提取特征值，然后进行特征提取，以达到识别的目的。但是，由于提取的只是二维特征，没有深度信息，会造成错误识别，基于机器视觉的识别发生了错误识别。
基于机器学习的障碍识别通常与机器视觉或基于 3D 点云的障碍识别相结合，虽然在识别速度上更为迅速，准确度更高，但是在与机器视觉相结合的机器学习障碍识别时，也会发生误识别现象，此外，基于机器学习的障碍识别需要大量的样本进行训练模型，且通常只能识别训练过的模型，局限性较大。基于 3D 点云的障碍识别，3D 点云可由立体相机，深度相机和三维激光雷达产生，立体相机和深度相机的点云较稠密，特征较多，但需要消耗较大计算资源，且识别范围有限，深度相机由于使用的红外测距易受太阳光照影响，不宜在室外使用，由机械式激光雷达产生的 3D 点云识别距离远，但是点云较稀疏，特征不丰富，障碍提取困难，velodyne 公司生产的最新一代机械式三维激光雷达Alpha Prime 拥有 128 个通道，探测范围达 245 米，测量误差为±3cm，将有望解决机械式激光雷达单帧点云稀疏的问题。
随机采样一致性算法： 在回归分析中，常用最小二乘法进行线性拟合，但是随着噪声增大，最小二乘法将不再能准确求解出未知参数。路面的点云数据通常含有大量离群的异常值，此时需要使用随机采样一致性（Random Sample Consensus）算法对平面进行拟合，然后将拟合的平面去除。随机采样一致性算法由 Fischler 和 Bolles 于 1981年在 SRI International 上首次发布，在拟合的过程中，可以将离群点进行排除后进行拟合，虽然存在大量离群点，但是离群点没有对直线的拟合产生影响。
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