摘要：在机场设计和建设中,飞行程序设计需要提取机场净空区的超高障碍物,以确保飞机的起降安全。为此本文提出了一种多数据结合的机场净空区障碍物提取方法:首先是根据《MH5001-201民用机场飞行区技术标准》中的规定和设计方要求设计出机场净空区许可高度模型,接着与由点云数据处理得到的DSM数据进行叠加分析从而得到超过限制面的区域,再在这些区域中通过正射影像目视判断出障碍物,通过点云数据进行检核,最终提取出超高障碍物。本文以韶关市机场扩建项目为例,进行提取分析,为韶关机场飞行控制程序的设计提供了支持,取得了良好的社会和经济效益,也能为其他机场净空区提取障碍物提供借鉴。

摘要：传统障碍物信息的提取方法主要依靠手工矢量化,优点是灵活性好,擅长提取米级高分辨率遥感影像分类信息,但缺点是定位准确性差、时效性差、可重复性差和效率低等。本文介绍的物探工区障碍物信息提取方法主要针对高分辨率的无人机航摄影像,以及高精度的DEM数据,采用计算机自动分类加目视判读人工纠正的方法,能提高提取工区障碍物的效率和精度,更好地辅助解决物探生产中精细化生产、点位偏移设计、工区导航监控、工农赔偿及沙漠清线作业等问题。

摘要：为了解决机械臂避障中场景感知的应用问题,对使用非深度学习方法的三维激光点云数据的分割、滤波和聚类等操作进行研究,提出一种基于有序点云间的切比雪夫距离以确定DBSCAN算法的邻域半径参数和一种基于横截面积的地面分割方法,实现了对场景中物体的提取。通过设计一个典型的非结构场景,对提出的2种方法进行仿真验证,并且取得预期的效果。