【PCL】激光雷达常用传统感知算法学习

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这篇文章主要介绍常用激光感知算法学习。
无专精则不能成，无涉猎则不能通。——梁启超
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😏1. 算法介绍

激光雷达常用的感知算法主要包括以下几种：

1.障碍物检测与分割：这是激光雷达最基础的感知任务之一，通过对激光点云数据进行聚类或分割，将其中代表障碍物的点云提取出来。常见的算法包括基于距离、密度或颜色的聚类算法、地面分割算法等。

2.目标检测与识别：在障碍物检测的基础上，进一步对提取得到的障碍物点云进行目标检测和识别。常用的算法包括基于模型的方法（如基于滤波器或匹配算法）、基于机器学习的方法（如支持向量机、神经网络等）以及深度学习方法（如卷积神经网络）等。

3.运动估计与跟踪：激光雷达可以