文件名称:
SFND_Lidar_Obstacle_Detection-源码
开发工具:
文件大小: 194mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-10
详细说明：激光雷达障碍物检测
细节
在该项目中，我从激光雷达传感器获得了一组点云数据，我实现了分段和聚类以检测车辆周围的物体。 没有预处理方法的原始点云为：
使用RANSAC进行细分
RANSAC代表随机样本共识，是一种检测数据中异常值的方法。 RANSAC运行最大迭代次数，并返回最合适的模型。 每次迭代都会随机选择数据的子样本，并通过它拟合模型，例如直线或平面。 然后，将具有最多数量的内部值或最低噪声的迭代用作最佳模型。 结果如下所示：
使用KD-Tree的欧氏聚类
KD-树是二叉树，它在交替的轴之间分割点。 通过使用区域划分来分隔空间，使用像欧几里得聚类这样的算法可以使最近邻居搜索更快。 最终结果是：
安装
需要依赖
cmake> = 3.14
gcc / g ++> = 8.0
PCL> = 1.2
跑步
的Ubuntu
$> cd ~
$> git clone https://gith
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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