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。

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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 1316
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
08-26 397
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。
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 2149
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 5030
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 1570
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 2996
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
01-06 230
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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点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达文章导读 采用传统的点云处理算法做障碍物检测有一个重要的环节就是地面分割，本文介绍各种常用的地面分割方法，并通过实际测试分析其场景的不...
地面分割--Patchwork
xinxiangwangzhi_的博客
05-28 2811
设所有点云为Pp1p2pkpNPp1​p2​pk​pN​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
08-29
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 1398
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 2095
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
自动驾驶行业学习、交流
05-22 3022
论文 Fast Segmentation of 3D Point Clouds: A Paradigm on LiDAR Data for Autonomous Vehicle Applications github https://github.com/VincentCheungM/Run_based_segmentation 不需要ROS的版本 https://github.com/suyunzzz/aiimooc_lesson/tree/c7b16e161af3d998f3ad0cbc3e3e3849
点云地面分割——DipG-Seg算法解析
weixin_51021488的博客
05-09 2453
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
09-18 265
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
最新发布
qq_35971623的博客
01-07 1069
提出了以下四个部分：RNR、RVPF、A-GLE 和 TGR。1）基于 3D LiDAR 反射模型的反射噪声消除 (RNR)，以有效消除虚拟噪声点。2）引入了区域垂直平面拟合 (RVPF) 来正确分割地面，即使地面被不同层抬高。3）利用适应地面似然估计 (A-GLE) 根据先前的地面分割结果自适应地计算适当的参数。4）时间地面恢复 (TGR) 通过使用临时地面属性来缓解部分欠分割问题。
CMU团队开源算法点云地面分割 terrainAnalysis 代码解析
秃头队长
09-24 5572
在CMU团队开源的全套导航系统中，点云的地面分割是在局部路径规划的前提。之前的文章已经对局部路径规划算法做了详细的介绍，包括Matlab用采样的离散点做前向模拟三次样条生成路径点，CMU团队最新开发的局部路径导航算法 localPlanner 代码详解以及如何适用于现实移动机器人。 CMU所提供的点云地面分割算法在其提供的仿真环境下，效果比较明显，可以有效的识别地面与障碍物。 首先还是对参数简单的介绍一下： double scanVoxelSize = 0.05; --- 点云下采样 doubl
patchwork++代码参数设置
07-25
根据引用\[2\]中提到的研究，Patchwork++是一种快速而鲁棒的地面分割方法，并且减少了需要根据环境进行微调的参数数量。然而，具体的参数设置没有在引用中提到。因此，需要查阅更多关于Patchwork++的文献或者参考相关的代码文档来获取参数设置的详细信息。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【patchwork++】基于ros，把 patchwork++ 跑起来（有测试步骤）](https://blog.youkuaiyun.com/m0_74633496/article/details/130508343)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Patchwork++论文阅读——基于3D点云的快速鲁棒地面分割算法](https://blog.youkuaiyun.com/qq_37214693/article/details/127934970)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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