自动驾驶之3D点云聚类算法调研

原创 已于 2022-12-10 11:30:17 修改 · 3.2k 阅读 · 26 ·
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#聚类 #自动驾驶 #3d点云聚类

于 2022-12-10 11:00:51 首次发布
本文概述了四种主要的点云聚类方法：基于欧式距离的聚类、Supervoxel聚类、Depth聚类及Scanline Run聚类。探讨了各方法的基本原理、实施步骤及其优缺点，并介绍了相关领域的最新进展。
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八种点云聚类方法（三）
叶子的博客
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八种点云聚类方法（三），含点云样例数据与源码
第5.13章【自动驾驶融合定位之反光柱定位】：激光雷达反光柱定位数学原理及实现代码详解
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行知SLAM
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本文摘要： 本文系统阐述了机器人自动驾驶定位技术，重点介绍了激光反光柱定位方法的实现。首先概述了组合导航、激光定位和辅助定位三大主流技术及其融合策略。然后深入调研了反光柱定位的三种实现方式：激光雷达定位、视觉定位和多传感器融合定位。针对激光反光柱定位，详细提出了包括点云提取、聚类分析、中心计算、地图匹配和位姿求解在内的完整实现逻辑，并提供了核心算法代码和公式推导。该方法通过检测激光点云中的高反射特征，实现机器人在结构化环境中的高精度定位，具有抗干扰能力强、定位精度高等优势。
无人驾驶中的激光雷达（一）基于深度图的点云聚类方法
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本项目目录基于深度图的点云聚类方法1.扫描线补偿2.地面点移除3.深度图生成4.邻域搜索与阈值设计5.最终效果6.代码链接 基于深度图的点云聚类方法 本篇博文主要讲述一种基于深度图的点云聚类方法。 基于深度图的点云聚类方法最早且被应用最多的文章是 Bogoslavskyi等人提出的"Fast range image-based segmentation of sparse 3D laser scans for online operation" 2016 IEEE/RSJ International Con
激光感知（五）：点云聚类算法之DBSCAN
weixin_43877080的博客
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目录一、DBSCAN介绍二、算法流程三、算法改进四、KD-Tree1. 构造2. leaf_size3. 如何进行半径搜索 一、DBSCAN介绍 在点云数据分析中，我们经常需要对点云数据进行分割，提取感兴趣的部分。聚类是点云分割中的一类方法（其他方法有模型拟合、区域增长、基于图的方法、深度学习方法等）。DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法，具有抗噪声、无需指定类别种数、可以在空间数据中发现任意形状的聚类等优点，适用于点云聚类 二、算法流程 DBSCAN 算法核心是找到密度相连对象的最大集合，算法流程如下图
3D点云--聚类算法详解（ Clustering）
weixin_45590420的博客
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本文全面解析3D点云聚类方法，从传统算法到深度学习，涵盖数学原理与代码实现。传统方法包括欧式聚类、DBSCAN和K-Means++，适用于不同场景（如均匀密度分割、噪声处理等）。深度学习方法如Superpoint Graph和PointNet++结合特征学习，提升复杂结构处理能力。文章对比了算法特性（预设K值需求、噪声鲁棒性等），并给出选型指南：实时性要求高选欧式聚类，含噪声数据用DBSCAN，语义引导场景推荐深度学习。最后分享了工程优化技巧（降采样、并行化等），为点云分割提供完整解决方案。
Autoware中的点云3D聚类算法，保姆级算法阅读注释，一看就懂，非常详细！
cxkyxx的博客
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autoware的聚类算法解读
云计算实战应用案例精讲-【自动驾驶】多模态融合智能检测方法及 SLAM 车载实现（论文篇）
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针对助老陪护应用场景，为了使智能机器人更好地实现交互，本文选择了语音、手势和场景对象进行融合识别。针对助老陪护的现实特点，为了达到更自然的交互效果，本文识别了老年人日常生活陪护和心理陪护游戏中的四种模态信息。在手势识别方面，本文分析研究了老年人表达意图经常使用的几种手势，并在项目组前期工作基础上完成识别与应用[58]。在语音识别方面，本文通过现有接口，完成音频文件到语言文字的识别转换。在场景对象的检测方面，本文实现了日常生活用品的目标检测，以及心理陪护游戏中所使用游戏积木的检测。
激光雷达点云语义分割论文阅读小结
Polaris的博客
07-29 2769
点云数据一般是由激光雷达等3D扫描设备获取的空间若干点的信息，一般包括(X,Y,Z)位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。相比于2D图像来说，3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息，不易受光照强度变化和其它物体遮挡的影响。点云可以通过四种主要技术获得：基于不同原理获取的点云数据，其数据的表示特征和应用的范围也各不相同。激光雷达（LiDAR）点云数据，是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集，每一个点都包含了X、Y、Z三维坐标信息，有的还包含颜色信息、反射强度信息、回波
面向2022届毕业生-自动驾驶/SLAM/DL/C++ 岗位收集整理
hola_tom的博客
09-12 8553
收集整理 Created by leijobs876@gmail.com 目标方向： C/C++ 开发 Andorid 开发 深度学习部署 自动驾驶感知与定位 ROS机器人开发 文章目录收集整理**目标方向：**方向完全一致：总体结果1、秋招进展框图1、互联网1、京东 *2、网易 *3、百度 *4、字节跳动 *5、阿里巴巴 *6、腾讯 *7、快手 *8、奇虎360 *9、拼多多 *10、美团 *11、滴滴2、自动驾驶1、元戎启行 *2、AutoX *3、智行者 *4、小马智行5、图森未来 *6、Mo
无人驾驶汽车系统入门（三十一）——点云分割和聚类算法详解
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AdamShan的博客
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无人驾驶汽车系统入门（三十一）——点云分割和聚类算法详解 本篇详细讲解点云处理中的基本分割和聚类的算法原理。 Lidar基本常识 lidar的分辨率要高于radar，但是radar可以直接测量目标的速度。通过融合两者，可以获得对目标较好的位置和速度估计。 激光雷达坐标系：右手法则，大拇指朝上为z，食指朝前为x，中指朝左为y, lidar的解析度很大程度上取决于线数，其解析度指标分为横向解析度和纵向解析度，横向解析度即一条激光束扫描一圈（360度）的反射点的数量，作为参考，Velodyne的16线激光雷达
针对三维点云的Mean Shift聚类算法(Matlab版)
05-18
针对点云数据进行Mean shift聚类，可以通过调整聚类算法的阈值以及搜索半径，来达到不同的聚类效果，内附有示例,运行test.m即可。
Velodyne Lidar点云聚类算法
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输入Velodyne Lidar数据，对点云进行聚类，基于Ｑt图像界面开发，算法满足实时性，分割效果好，可用于１６线，３２线，６４线激光雷达数据．
利用KMeans算法对点云数据进行分类
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利用KMeans算法对点云数据进行分类,例如可以提取出点云数据里的房屋、道路等。
点云K-Means聚类算法
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因为是老师的作业，所以最近就研究了一下K-Means算法，也就做一下关于这个算法的笔记。 文章目录一、K-Means算法二、K-Means算法步骤三、代码实现效果 一、K-Means算法 在诸多的聚类方法中，K-Means聚类方法是属于“基于原型的聚类”(也称为原型聚类)的方法，此类方法均是假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类中极为常用。通常情况下，该类算法会先对原型进行初始化，然后再对原...
Open3D DBSCAN聚类
dayuhaitang1的博客
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DBSCAN算法做为一种有名的密度聚类算法，它是通过邻域参数(Distance,MinPts)来刻画样本分布的紧密程度。而在真正开始之前，首先要理解下面这几个概念：更为具体的内容也可参考这篇文章点云DBSCAN聚类算法。...
Open3D 点云Kmeans聚类算法
纵马踏花向自由
07-12 1230
聚类是一种将数据集分组的方法，使得同一组内的数据点相似度较高，而不同组间的数据点相似度较低。K-means 聚类算法是一种经典的无监督学习算法，具有计算简单、收敛速度快等优点，被广泛应用于图像分割、市场细分、模式识别等领域。
三维点云-聚类
pursue_dreams的博客
11-16 2084
K均值（K-means）聚类是一种常见的聚类算法，它将数据点划分为K个簇，每个簇具有自己的中心，目标是最小化数据点与其所属簇中心之间的距离平方和。K均值聚类的基本思想是通过迭代优化来找到最优的簇中心位置，使得簇内的数据点相似度高，而不同簇之间的数据点相似度较低。K均值聚类的算法步骤如下：1. 随机初始化K个簇中心点。2. 对于每个数据点，计算其与各个簇中心的距离，并将其划分到距离最近的簇中。3. 更新每个簇的中心，使其成为该簇所有数据点的平均值。
点云 K-Means聚类算法 （附c++代码）
三维点云技术探索
08-30 796
在诸多的聚类方法中，K-Means聚类方法是属于“基于原型的聚类”(也称为原型聚类)的方法，此类方法均是假设聚类结构能通过一组原型刻画，在现实聚类中极为常用。通常情况下，该类算法会先对原型进行初始化，然后再对原型进行迭代更新求解。采用不同的原型表示、不同的求解方式，也将会产生不同的算法。
点云聚类算法：OPTICS
QfcaLinux的博客
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计算可达距离：对于每个核心点，计算其与邻域内的点之间的距离，并选择一个可达距离（reachability distance）作为该点的可达距离。在示例中，我们使用一个简单的二维点云数据进行了演示，并打印出了每个点的可达距离。划分聚类簇：根据可达距离图，通过分析每个点的可达距离和最小点数 MinPts，将点云数据划分为不同的簇。OPTICS 算法基于密度连接的概念，通过计算每个点与其邻域点之间的可达距离，来刻画点云数据的聚类结构。图中的节点表示点云数据中的点，边的权重表示两个节点之间的可达距离。
基于Open3D的DBSCAN点云聚类算法演示
“dbclusterdemo.rar”这一压缩包文件所包含的内容与Open3D库中的DBSCAN聚类算法在点云数据处理中的实际应用密切相关，是三维重建、点云分析和计算机视觉领域中一个极具代表性的技术实践案例。该示例项目通过具体的...
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