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激光雷达障碍物检测和聚类,参考论文: Efficient Online Segmentation for Sparse 3D Laser Scans ; 其中包含地面分割代码 ransac;

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激光雷达障碍物检测和聚类

email:lonlonago@foxmail.com

wechat: 394467238


  

参考论文: Efficient Online Segmentation for Sparse 3D Laser Scans ;

  

其中包含地面分割代码 my_ransac

  

依赖安装 install dependence :

numpy   

python-pcl(安装参考python-pcl的Github,如果不需要可视化可以不安装,注释掉相应代码即可)   


运行 run

直接运行 image_range_cluster_v2.py 即可;    python image_range_cluster_v2.py


需完善 TODO :

1 运行时间较长(~2s),需优化,论文提到只需要20ms,差距还很大;   

2 目标聚类效果还有待提高,存在把同一个物体分割成几个部分的情况,论文好像也存在这种情况;   

3 RANSAC 地面分割效果还存在一些问题,针对某些特殊情况会出现漏掉部分地面或者分割出墙面;

4 需要对检测出来的物体做一个立体框,同时计算出目标的尺寸;


效果图

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激光雷达障碍物检测和聚类,参考论文: Efficient Online Segmentation for Sparse 3D Laser Scans ; 其中包含地面分割代码 ransac;

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