lego-loam代码阅读-- 特征提取部分

lego-loam 代码阅读记录 ------ 特征提取与关联部分:

本文对 lego-loam代码的特征提取部分进行总结，目的是方便用python复现lego-loam的特征提取以及配准过程。
最后对提取特征点的整个过程中用到的阈值进行了整理。每个函数的详细内容见：链接

1. imageProjection.cpp:

首先说明 labelMat 的定义:

• size: (64,1800) 记录了点的聚类情况：
• -1: 地面点
• 0: 初始值
• 1,2,3,…: 有效聚类点
• 999999: 无效聚类点.

各个函数说明:

projectPointCloud():

三维点云的柱面投影

groundRemoval()

标记地面点以及空点，并记录到 groundMat = 1（初始值为0）

cloudSegmentation()

这一步进行点云的分割。

1. 首先在 labelComponents() 函数中对非地面点进行平面点集聚类，结果记录在 labelMat = 1，2，3，…
2. 去除无效聚类点（无效点经过降采样后加入到outliers），将 有效聚类点、降采样后的地面点 加入到变量 segmentedClo