本文探讨了地面估计的最新研究，涉及自我监督的自由空间估算、地面前景分割和占用网格生成。通过贝叶斯线性回归、v-SVC分类器等方法，分析了如何从图像中提取特征并进行训练，以提高地面识别的准确性和鲁棒性。同时，讨论了关键性能指标如召回率、正确率和明确性在评估分类器性能中的作用。
参考：
16.Identifying Good Training Data for Self-Supervised Free Space Estimation
1.计算V视差图
2.二值滤波算法（只含有地面相关线的点）
参考：
15.Ground segmentation and occupancy grid generation using probability fields
3.
贝叶斯线性回归（没看懂。。。。。）
（1）假设d是v的二阶多项式函数
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