点云地面分割

最新推荐文章于 2024-10-17 15:09:08 发布
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分类专栏： PointCloud 文章标签： pcl
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/suyunzzz/article/details/106271461
版权
论文

Fast Segmentation of 3D Point Clouds: A Paradigm on LiDAR Data for Autonomous Vehicle Applications

github

https://github.com/VincentCheungM/Run_based_segmentation

不需要ROS的版本

https://github.com/suyunzzz/aiimooc_lesson/tree/c7b16e161af3d998f3ad0cbc3e3e3849f71319d6/week4homework
在这里插入图片描述

ros版本

https://blog.youkuaiyun.com/suyunzzz/article/details/106292024

点云地面分割滤波算法（PCL）
ZfpMaster的博客
09-21 648
点云地面分割滤波是一种常用的算法，用于从三维点云数据中提取地面平面。在本文中，我们将介绍如何使用点云库（Point Cloud Library，PCL）实现点云地面分割滤波算法，并提供相应的源代码。以上就是使用PCL库实现点云地面分割滤波算法的示例代码。通过适当调整滤波参数，您可以根据实际需求对点云数据进行地面分割滤波。希望这对您有所帮助！首先，我们需要导入PCL库，并创建一个PointCloud对象，用于存储点云数据。的类，用于实现点云地面分割滤波算法。方法执行滤波操作，并将滤波后的地面点云数据保存到。
基于点云的高效可靠地面分割算法——Patchwork++
GfEmacs_Lisp的博客
09-26 605
在函数内部，我们遍历点云数据中的每个点，并根据其所在的块进行地面/非地面分类。然后，根据当前点的高度与平均高度加上阈值的关系，将点归类为地面点或非地面点。Patchwork++算法通过将点云划分为较小的块，并对每个块进行地面/非地面分类，实现了高效的地面分割。Patchwork++算法基于Patchwork算法的改进版本，它通过将点云划分为较小的块，并对每个块进行地面/非地面分类，实现了高效的地面分割。该函数接受点云数据、块的大小和阈值作为输入，并返回地面点和非地面点的列表。函数对其进行地面分割。
（编程）点云地面分割——RANSAC平面拟合
harden1013的博客
07-21 1688
1.介绍 依据传感器高度筛选地面高度附近点，拟合平面即为地面 只适用于局部平坦的地面提取 2.代码 /*依赖文件*/ #include <string> #include<iostream> #include <cstdlib> #include<fstream> #include <sstream> #include <Eigen/Core> #include <opencv2/opencv.hpp> #inc
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
一文详解激光点云的地面分割
3D视觉工坊
03-15 1万+
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达文章导读 采用传统的点云处理算法做障碍物检测有一个重要的环节就是地面分割，本文介绍各种常用的地面分割方法，并通过实际测试分析其场景的不...
点云地面分割——DipG-Seg算法解析
weixin_51021488的博客
05-09 2296
整篇论文的思路清晰，代码实现完整，后续会加入自己一些多传感器数据的处理以及cuda加速方法的实现，相比先前的patchwork系列算法，处理效果相对较好，几乎没有FN数据出现。本人水平有限，若存在错误，请各位指正！
基于RANSAC的激光雷达地面点云分割
10-26
利用激光雷达做感知输出首先要分割出地面点云以减少对障碍物聚类的影响，可以通过ransac算法原理在ROS中实现对地面点云的分割。PCL点云库中也有标准的RANSAC算法接口，通过调用它实现更加快速，稳定地滤除地面点云。
点云分割-点云地面分割+非点云数据聚类+点云可视化+Python实现-优质项目实战.zip
10-16
本项目的标题为“点云分割-点云地面分割+非点云数据聚类+点云可视化+Python实现-优质项目实战”，其内容涵盖了点云数据处理的多个关键步骤，包括点云的地面分割、非点云数据的聚类以及点云数据的可视化。此外，项目...
地面分割：Fast Segmentation of 3D Point Clouds for Ground Vehicles
TiRan_Yang
07-16 9183
论文链接：Fast segmentation of 3D point clouds for ground vehicles | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore 代码链接：GitHub - lorenwel/linefit_ground_segmentation: Ground Segmentation 论文的核心思想： 相比Fast Segmentation of 3D Point Clouds: A Paradigm on LiDAR Data for
[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 地面点云分割(二)
Lion996的博客
10-17 1467
本博客从高程差的角度切入，实现3D点云的地面提取算法，我会加入一些自己的算法设计及思考来提高其地面分割的鲁棒性，可以适用于多场景下的地面分割效果。
（编程）点云地面分割——点云格网化
harden1013的博客
07-22 1959
1.介绍 将点云格网化 读取每个格网内点云高程方向的统计特征，极值、均值、方差 判断与邻域内其他格网的相关性 例如均值之差<2cm等 2.代码 #include <string> #include<iostream> #include <cstdlib> #include<fstream> #include <sstream> #include <Eigen/Core> #include <opencv2/o
PCL点云（地面点云）分割：Progressive Morphological Filter
热门推荐
AmbitiousRuralDog的博客
05-10 2万+
背景：pcl官方教程：http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/progressive_morphological_filtering.php#progressive-morphological-filtering论文：http://users.cis.fiu.edu/~chens/PDF/TGRS.pdf注：这个算法本身用于处理高空获取...
基于条件随机场的地面点云分类与分割
kwame211的博客
05-04 2202
继上篇《基于几何特征的地面点云分割》之后，本文紧接着对其他地面点分割方法进行了研究，在最近的英伟达开发者大会（Nvidia GTC）上，获悉了一篇使用时空条件随机场方法（SpatioTemporal Conditional Random Fields）对地面点云进行分割方法(详情请见本博客翻译博文《Ground Estimation and Point Cloud Segmentation usi...
CMU团队开源算法点云地面分割 terrainAnalysis 代码解析
秃头队长
09-24 5401
在CMU团队开源的全套导航系统中，点云的地面分割是在局部路径规划的前提。之前的文章已经对局部路径规划算法做了详细的介绍，包括Matlab用采样的离散点做前向模拟三次样条生成路径点，CMU团队最新开发的局部路径导航算法 localPlanner 代码详解以及如何适用于现实移动机器人。 CMU所提供的点云地面分割算法在其提供的仿真环境下，效果比较明显，可以有效的识别地面与障碍物。 首先还是对参数简单的介绍一下： double scanVoxelSize = 0.05; --- 点云下采样 doubl
三维点云学习（4）7-ransac 地面分割+DBSCAN聚类
weixin_41281151的博客
07-26 4882
三维点云学习（4）7-ransac 地面分割+ DBSCAN聚类比较 回顾： 实现ransac地面分割 DBSCNA python 复现-1- 距离矩阵法 DBSCNA python 复现-2-kd-_tree加速 效果图： 自写dbscan聚类效果 因为数据点比较多，运行了10min左右 (cpu：AMD 3700x) 自写的聚类效果并不是很好 iters = 31.320905 生成的聚类个数：396 sklearn 库 自带的dbscan聚类效果 使用sklearn自带库 速度很快 可以
Patchwork++：基于点云的快速、稳健的地面分割方法
人无远虑，必有近忧
06-03 1888
传统数学方法，采用求反射梯度与地面对比的思路，对于高度有差别的平面难以识别（如低矮路沿），分割出的地面不是很合适。论文提出一种鲁棒性很强的分割方法，基于 Patchwork 的思路进行改进，自适应地调整参数，效果提升明显，运行速度极快。对地面分割做数学建模：对于所有的点云表示为，对点集进行二分类，分为G地面和N非地面，其中包括车辆，行人，植被，墙体等。
[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 地面点云分割
Lion996的博客
06-09 6742
在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。一般在实施检测之前，均需要删除地面点云才能确保后续其他障碍物点云数据的提取精度，防止因为地面点云产生干扰。............
基于几何特征的地面点云分割方法（汇总）
周吴郑王
09-04 8298
欢迎访问我的个人博客： zengzeyu.com   前言 激光雷达扫描得到的点云含有大部分地面点，这对后续障碍物点云的分类、识别和跟踪带来麻烦，所以需要首先滤波滤掉。传统的基于几何特征的滤波是最基本最简单的方法，目前本文尝试的有如下几种： 水平面校准 法向量 栅格高度差 栅格最低高度以上0.2米 绝对高度 平均高度 以上方法基于假设是地面点云所构成的地面为平面，而不是弧面，当然...
点云地面分割python
最新发布
01-24
### 使用Python实现点云地面分割 #### CSF算法简介 CSF（Curvature Supported Filtering）是一种常用的点云地面滤波方法，能够有效地分离地面和非地面点。该算法基于曲率和支持度的概念来区分不同类型的地形特征[^2]。 #### 所需库安装 为了运行下面的代码片段，需要预先安装几个必要的Python包： ```bash pip install numpy pandas laspy csf opencv-python ``` #### 导入依赖项 首先加载所有必需的模块，并读取输入文件中的原始LiDAR扫描数据。 ```python import numpy as np from csf import CSF import laspy import cv2 ``` #### 加载LAS/LAZ格式的数据集 这里假设有一个`.las`或`.laz`扩展名的文件作为输入源。 ```python def load_lidar_data(file_path): """Load LiDAR data from LAS or LAZ file.""" with laspy.open(file_path) as f: lidar_data = f.read() coords = np.vstack((lidar_data.x, lidar_data.y, lidar_data.z)).transpose() intensity = np.array(lidar_data.intensity) return coords, intensity ``` #### 初始化并配置CSF对象 创建一个新的CSF实例，设置参数以适应特定的应用场景需求。 ```python csf_instance = CSF.CSF() csf_instance.setPointData(coords) csf_instance.params.bSloopSmooth = True # 平滑处理开关 csf_instance.params.clothResolution = 0.3 # 布料分辨率 csf_instance.params.iterationCloth = 500 # 迭代次数 csf_instance.params.class_thresholds = [0.4, 0.8] # 阈值设定 ``` #### 应用CSF过滤器执行分类操作 调用`classify()`函数启动计算过程；完成后获取标记数组用于后续分析。 ```python ground_labels = csf_instance.classify() # 将结果转换成布尔型掩码向量形式 is_ground_mask = ground_labels == 1 non_ground_points = coords[~is_ground_mask] ground_points = coords[is_ground_mask] ``` #### 可视化成果展示 最后一步是通过OpenCV或其他绘图工具呈现最终效果，以便直观观察到哪些部分被识别为地面要素。 ```python def visualize_results(ground_pts, non_ground_pts): fig = plt.figure(figsize=(16,9)) ax = fig.add_subplot(projection='3d') ax.scatter(*zip(*non_ground_pts), c="blue", s=0.1, alpha=.7, label="Non-Ground Points") ax.scatter(*zip(*ground_pts), c="green", s=0.1, alpha=.7, label="Ground Points") ax.legend(loc='best', fontsize='large') plt.show() ```
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