基于点云的高效可靠地面分割算法——Patchwork++

最新推荐文章于 2025-01-07 14:31:18 发布

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本文介绍了Patchwork++算法，这是一种用于点云处理的快速地面分割方法，适用于机器人导航、三维重建等领域。算法通过将点云划分为小块并分类，实现了高效地面分割。文中提供实现代码，展示如何对点云数据进行处理，以获取地面和非地面点的信息。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

地面分割是点云处理中的重要任务，它在许多领域，如机器人导航、三维重建和自动驾驶等方面发挥着关键作用。本文将介绍一种名为Patchwork++的快速稳健地面分割方法，该方法基于点云数据，并提供相应的源代码。

Patchwork++算法基于Patchwork算法的改进版本，它通过将点云划分为较小的块，并对每个块进行地面/非地面分类，实现了高效的地面分割。

以下是Patchwork++算法的实现代码：

# 导入所需的库
import numpy as np

# 定义Patchwork++算法的地面分割函数
def ground_segmentation(point_cloud, patch_size, threshold

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Patchwork++：基于点云的高效稳健地面分割算法

08-11

1315

Patchwork++通过有效地利用点云中地面区域的连续性和平滑性，能够在处理大规模点云数据时取得出色的性能。传统的地面分割方法通常基于点云的高度信息，但当面临噪声、不规则地形或低密度点云时，这些方法的性能会受到限制。通过以上分析，我们可以看出Patchwork++算法在点云地面分割中具有较高的性能和效率，为点云处理任务的实际应用提供了重要的支持。使用体素格网对预处理后的点云进行划分，然后通过计算每个体素的高度方差，选取其中方差低于阈值的体素作为地面种子点。这些种子点具有较高的概率属于地面区域。

Open3D——Patchwork++：基于点云的快速稳健地面分割方法

ByteBuster的博客

08-26

395

具体来说，我们采用了基于移动最小二乘法的曲面拟合方法，在小块内选取一部分点进行曲面拟合。该方法以Open3D库为基础，通过对点云数据进行局部拟合，并引入直方图分析、拟合误差估计等技术，实现了高效地面分割。我们将曲面拟合后的残差作为参数进行直方图分析，通过寻找最小值所在的位置来确定地面点的高度。首先，我们使用Open3D中的read_point_cloud函数读取点云数据，并进行滤波处理（如基于半径的滤波、基于体素的滤波）去除噪声干扰。最后，我们根据直方图分析和拟合误差估计值，对点云进行地面分割。

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Patchwork++：基于点云的快速、稳健的地面分割方法

人无远虑，必有近忧

06-03

2122

传统数学方法，采用求反射梯度与地面对比的思路，对于高度有差别的平面难以识别（如低矮路沿），分割出的地面不是很合适。论文提出一种鲁棒性很强的分割方法，基于 Patchwork 的思路进行改进，自适应地调整参数，效果提升明显，运行速度极快。对地面分割做数学建模：对于所有的点云表示为，对点集进行二分类，分为G地面和N非地面，其中包括车辆，行人，植被，墙体等。

Patchwork++论文阅读——基于3D点云的快速鲁棒地面分割算法

泽渊的博客

11-19

5009

Patchwork++: Fast and Robust Ground Segmentation Solving Partial Under-Segmentation Using 3D Point Cloud。在使用3D LiDAR传感器的3D感知领域，地面分割是各种目的的基本任务，例如可穿越区域检测和目标识别。在这种情况下，已经提出了几种地面分割方法。然而，仍存在一些限制。Patchwork++在Patchwork基础上进行了改进，得到更好的地面分割效果。

Patchwork++：基于点云的快速鲁棒地面分割方法

zhaoliang的博客

08-02

1563

Patchwork++：基于点云的快速鲁棒地面分割方法

【论文复现】——Patchwork++：基于点云的快速稳健地面分割方法

点云侠的博客

01-03

2993

使用PCL实现的：Patchwork++：基于点云的快速稳健地面分割方法。更多详细内容见2022年最新文章： Patchwork++: Fast and Robust Ground Segmentation Solving Partial Under-Segmentation Using 3D Point Cloud

地面分割（三）

qq625924821的博客

01-06

225

3D 点云上的地面分割是许多应用的基础，例如 SLAM 和对象分割。由于它通常是这些应用程序的预处理模块，因此高效率和准确性是保证整个系统性能的基本要求。为此，作者避免了 3D 点云上的地面拟合和区域划分。提出了一种基于像素图像的方法，该方法将 3D 点云投影到两个圆柱形图像上，即水平范围图像和 z 图像，然后根据它们进行分割。为了实现快速准确的地面分割，首先引入了基于图像特征的创新设计。具体来说，考虑了 LiDAR 模型改进了坡度特征，并建议将特征与不同大小的感受野相结合，以更好地识别地面。然后，根据这

一文详解激光点云的地面分割

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xinxiangwangzhi_的博客

05-28

2801

设所有点云为Pp1p2pkpNPp1p2pkpN设地面点为GGG,非地面点为GcG^cGcPG∪GcPG∪Gc设G\hat{G}G为算法估计的地面点，Gc\hat{G^c}Gc为估计的非地面点。

激光雷达点云地平面校准地面分割

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激光雷达点云地平面校准地面分割 https://blog.youkuaiyun.com/u014679795/article/details/82189901

patchwork++ 地面分割算法 PCL实现

qq_39400324的博客

09-21

1395

patchwork++算法本身是用Eigen库实现的，可视化交互是用的open3d。博主将open3d改为了pcl实现，patchwork是一种鲁棒性很强的点云地面分割算法，原论文。

Patchwork&Patchwork++ 激光雷达点云地面分割（附代码）

三维点云技术探索

03-02

2090

一些地面分割方法需要根据环境对参数进行微调，这非常费时费力，此外，即使参数调整得当，仍可能出现部分分段不足问题，这意味着某些区域的地面分割失败，Patchwork++利用自适应地面似然估计（A-GLE）自适应地计算适当的参数。因此，地平面估计应该被推倒，通过假设可能的非平坦世界有小块或bins，并且地面在该区域内确实可以是平坦的。提出了两种新的异常值抑制模块，即反射噪声去除（RNR）和区域垂直平面拟合（R-VPF），以防止假设因抑制噪声或非接地点而不成立的情况。

点云地面分割

weixin_42181600的博客

04-27

513

环境：unbutu 16.04 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 1、装pcl: https://blog.youkuaiyun.com/lilywri823/article/details/86583269 2、装ros https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43159148/article/details/83375218 3、装OPENCV https://blog.youkuaiyun.com/qq_43433255/article/details/90288057 4、快速分割: 链

点云地面分割——DipG-Seg算法解析

weixin_51021488的博客

05-09

2442

整篇论文的思路清晰，代码实现完整，后续会加入自己一些多传感器数据的处理以及cuda加速方法的实现，相比先前的patchwork系列算法，处理效果相对较好，几乎没有FN数据出现。本人水平有限，若存在错误，请各位指正！

Open3D Patchwork++：基于点云的高效稳健地面分割方法

2301_79326588的博客

09-18

264

Open3D是一个强大的开源库，提供了丰富的功能和工具，用于点云数据的处理和分析。综上所述，Open3D Patchwork++是一种基于点云的高效稳健地面分割方法，它结合了点云预处理和平面拟合两个关键步骤，能够在处理大规模点云数据时提供快速准确的结果。通过Open3D库提供的功能和工具，我们可以轻松实现这一地面分割方法，并在实际应用中取得良好的效果。地面分割的目标是将点云数据中的地面点与非地面点进行区分。通过以上步骤，我们可以得到地面点和非地面点的两个点云数据，从而实现了地面分割。

patchwork++地面分割学习笔记