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基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法研究
作者及机构
本研究由秦学斌、许爱珍、周毓凡共同完成，三位作者均来自西安科技大学电气与控制工程学院。该研究发表于《金属矿山》期刊，网络首发日期为2025年3月3日。
学术背景
矿山道路环境复杂，尤其是露天矿车行驶的道路通常没有明确的路肩，道路边界线模糊不清，这给无人驾驶矿车的安全行驶带来了巨大挑战。区分道路边界线内的可行驶区域与边界线外的非可行驶区域，成为亟待解决的技术难题。为此，本研究提出了一种基于图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network, GCN）的露天矿车道路边界检测算法，旨在提升无人驾驶矿车的安全性和稳定性。
研究流程
本研究的主要流程包括点云数据预处理、地面点云分割、道路边界检测三个主要步骤，具体如下：
点云数据预处理
研究首先对获取的点云数据进行体素化处理，将点云数据划分为多个小长方体，并根据点云密度将其分为大密度网格和小密度网格。接着，采用复合索引结构（由kd-tree算法和八叉树滤波算法组成）对点云数据进行滤波处理。对于大密度网格，使用kd-tree算法进行滤波；对于小密度网格，使用八叉树滤波算法。这种复合索引结构能够有效去除异常点和高噪声点，同时保留点云数据的特征，为后续处理提供高质量的数据基础。
地面点云分割
预处理后的点云数据通过k-means聚类算法进行初步分组，然后利用图卷积神经网络（GCN）提取地面点。GCN模型通过聚合邻近节点的信息，生成更高级的节点特征表示，从而实现对地面点的精确分割。非地面点则通过聚类方法找到邻域点，构成三角面，并利用三角面的法向量拟合曲面。这一步骤的关键在于通过GCN模型捕捉点云的局部和全局结构，确保地面点分割的准确性。
道路边界检测
地面点通过最小二乘法拟合成最优平面，非地面点则通过k-means聚类和三角网格化处理，拟合出最优曲面。最后，计算最优平面与最优曲面的交线，即为道路边界线。这一步骤通过迭代处理和区域增长方法，确保边界线的精确性和稳定性。
主要结果
1. 点云数据预处理
复合索引结构滤波方法显著优于单独使用kd-tree或八叉树滤波。实验数据显示，复合索引结构滤波后的点云数据减少了60%，处理时间缩短了50%，且点云特征保留完整率达到96.97%，正确率达到96.56%。
地面点云分割
GCN模型在地面点分割中表现出色，能够准确捕捉点云的结构特征。通过k-means聚类和三角网格化处理，非地面点的拟合曲面也达到了较高的精度。
道路边界检测
实验结果表明，所提出的算法能够有效检测出矿山道路边界线，尤其是在非结构化道路环境中，边界线的检测准确率和召回率均优于传统方法（如高度阈值算法和改进RANSAC算法）。具体数据为：直线道路检测率为93.96%，弯道检测率为91.14%，召回率分别为72.84%和78.89%，F1值分别为82.96%和84.31%。
结论
本研究提出的基于图卷积神经网络的露天矿车道路边界检测算法，通过复合索引结构滤波、GCN模型地面点分割和最小二乘法拟合，实现了对矿山道路边界的精确检测。该算法不仅显著提高了点云数据的处理效率和精度，还为无人驾驶矿车在复杂矿山环境中的安全行驶提供了技术保障。其科学价值在于将深度学习技术与点云数据处理相结合，创新性地解决了矿山道路边界检测的难题；其应用价值在于为矿山无人驾驶系统的实际应用提供了可靠的技术支持。
研究亮点
1. 创新性方法：首次将图卷积神经网络（GCN）应用于矿山道路边界检测，结合复合索引结构滤波和最小二乘法拟合，实现了高精度的边界检测。
2. 高效数据处理：复合索引结构显著提高了点云数据的处理效率，同时保留了数据的完整性。
3. 广泛应用前景：该算法不仅适用于矿山环境，还可推广至其他复杂道路场景，具有广泛的应用价值。
其他有价值内容
本研究还对比了多种传统道路边界检测算法，进一步验证了所提算法的优越性。实验数据表明，该算法在准确率、召回率和F1值等指标上均优于传统方法，为相关领域的研究提供了重要的参考依据。
以上报告详细介绍了研究的背景、流程、结果、结论及其科学和应用价值，希望能为相关领域的研究者提供有益的参考。