激光雷达仿真及聚类分割

最新推荐文章于 2024-05-15 08:54:12 发布
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分类专栏： 移动机器人 3D图形 文章标签： 自动驾驶
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1、确定激光雷达线束并加入一定噪声；
2、线束与环境相交；
3、对雷达数据进行聚类分割；
4、求分割后最小面积包围盒。
(而后用于避障及及环境建模）…
在这里插入图片描述

基于Matlab的激光雷达机场地面监控仿真（附源码）
珞瑜的博客
10-18 2205
传统的多目标跟踪器，​如跟踪器GNN（GNN）跟踪器，跟踪器JPDA（JPDA）跟踪​器假设每个传感器报告每个对象的一个测量值。为了使用传统的跟踪器来使用激光雷达跟踪对象，通常对来自潜在对象的点云进行预处理并聚类成新的测量类型。这些新的测量通常定义对象的位置和尺寸方面，当对象靠得太近时，这种分割激光雷达数据并聚类到边界框的工作流容易出现聚类缺陷。的属性允许定义用于激光雷达模拟的平台的几何图形。在此示例中，轨迹与实线之间的距离是使用距离函数轨迹“真实距离”定义的，该函数包含在下面的支持函数中。
基于matlab城市空中交通场景中的激光雷达与雷达融合仿真（附源码）
珞瑜的博客
11-16 3098
在自我车辆上安装传感器。使用汽车应用中常用的激光雷达冰球。冰球是一个小型传感器，可以安装在四旋翼飞行器上。对激光雷达冰盘使用以下规范：范围分辨率： 3 厘米最大范围：100 m360 度方位角跨度，0.2° 分辨率30 度仰角跨度，2° 分辨率更新速率： 10 Hz倾斜 90° 安装以向下看接下来，使用雷达工具箱中的系统对象添加雷达。若要将此传感器添加到 UAV 平台，需要定义自定义适配器类。使用目标的网格几何来定义雷达模型的长方体尺寸。
激光雷达点云聚类1
04-29
激光雷达点云聚类1
（毫米波雷达数据处理中的）聚类算法(3) – K-means算法及其实践
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05-15 1926
本文对K-means算法进行了实践。首先对K-means算法进行了简单的介绍，并给出了其典型的算法流程图。随后分别给出了基于K-means算法对Iris数据集、自己生成的二维平面点簇形数据集的聚类结果。
基于机器学习和OpenCV的激光雷达数据分割和分类
Warmer_Sweeter
03-12 1431
背景目前，先进传感器的使用使得在自然资源监测方面能够以高效的方式进行创新，激光雷达技术就是这样一种情况。激光雷达技术是GPS技术、惯性测量单元和激光传感器的集成结果，用于通过收集以三维坐标（x、y、z）呈现的数据来测量可变距离的范围。这些数据用于定义地表，并生成数字地形模型（DTM）和数字地表模型（DSM），从中生成冠高模型（CHM），该模型等于地面和地面上方对象顶部之间的高度或残余距离（图1）。...
激光雷达点云聚类
qq_47391835的博客
03-28 1624
激光雷达、聚类、K-means、DESCAN
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
用BFS（广度优先搜索）对16线激光雷达点云进行聚类分析
OORRANNGGE的博客
02-21 4099
    广度优先搜索（BFS）是一种可以用于连通性分析的算法，也可以用于迷宫问题的求解。最近看点云处理的相关算法，发现BFS也可以用于点云的聚类，于是用16线激光雷达点云做了下实验。     不过首先需要对激光雷达点云进行有序排列，将点云数据根据行列存入一个点云变量中。16线激光雷达的扫描范围为360度，一共16条扫描线。横向角度分辨率为0.2度，纵向为2度。于是一条扫描线上的激光点数目最多为： ...
【算法】激光雷达聚类/数学基础/2022/3/10
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基于深度图的三维激光雷达点云目标分割方法
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利用激光雷达扫描线的角度阈值去除地面点云数据,结合深度图和自适应参数改进的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对非地面点云进行聚类分割。实验结果表明该方法相对于传统...
激光雷达数据读取、显示、分割、直线拟合C++（需配置OpenCV2.4）
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01-08
完整的ROS工程，针对激光点云数据，可以实现点云降采样处理、基于欧氏距离聚类分割的目标检测和地面拟合分割算法。可以直接使用。
Sick激光雷达数据解析程序（MATLAB）
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激光雷达（Light Detection And Ranging，简称LiDAR）是一种遥感技术，它利用激光脉冲与物体相互作用，然后通过测量回波时间来确定目标的距离。在MATLAB环境中，我们可以编写程序来模拟和分析激光雷达的数据。这个...
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3d激光雷达开发（欧几里得聚类算法）
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【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】 图形处理里面有一个聚类算法，叫k-means。基本思想就是默认图像里面有k个区域，每个区域都可以内部聚合、外部松散的组合体，找到了这k个区域，就可以实现图像的分割了。正好，点云算法里面也有类似的一个算法，称之为欧几里得聚类算法，https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/master/cluster_extraction.htm...
激光雷达点云分割算法综述
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参考。
无人驾驶传感器融合系列（二）——激光雷达点云的聚类原理及实现
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本章摘要：在上一章，我们采用RANSAC算法分割出了地面点云，非地面点云。我们通常会对非地面点云进行进一步的分割，也就是对地面以上的障碍物的点云进行聚类，通过聚类，我们可以检测出障碍物的边缘，然后使用3维的Bounding Box将障碍物从三维点云中框出来。本章将讲解Euclidean 聚类算法、PCL实现，并对其所利用的基本的数据结构kd-tree进行讲解。
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