本文實現參考Adam的博客 基於歐幾里德聚類的激光雷達點雲分割及ROS實現 點雲聚類在激光雷達環境感知中的作用 就無人車的環境感知而言,方案很多,根據使用的傳感器的不同,算法也截然不同,有單純基於圖像視覺的方法,也有基於激光雷達的方法,激光雷達以其穩定可靠、精度高並且能同時應用於 ...
問題:已經分割出地面,如何在剩余的點雲中對不同的障礙物點雲進行聚類 方法: 歐式聚類 Euclidean Clustering 步驟: 注:上流程中,使用KD Tree來加速尋找nearest point 聚類結果 添加 bounding box : 代碼: ...
2020-03-18 14:30 0 4883 推薦指數:
本文實現參考Adam的博客 基於歐幾里德聚類的激光雷達點雲分割及ROS實現 點雲聚類在激光雷達環境感知中的作用 就無人車的環境感知而言,方案很多,根據使用的傳感器的不同,算法也截然不同,有單純基於圖像視覺的方法,也有基於激光雷達的方法,激光雷達以其穩定可靠、精度高並且能同時應用於 ...
1.CGAL,Computational Geometry Algorithms Library,計算幾何算法庫,設計目標是,以C++庫的形式,提供方便,高效,可靠的幾何算法。CGAL可用於各種需要幾 ...
激光雷達lidar與點雲數據 DEM是分布和顯示數字地形的首個廣泛使用的機制。 點雲是在空間中隨機放置的3D點的集合。傳感器發出能量脈沖並乘以其返回行程(TWTT,雙向行程時間)。知道了傳感器的位置以及脈沖的傳輸方向,就可以確定反射面的3D位置。傳感器還可以測量回波的強度,以估計反射表面的表面 ...
參考Adam大神的文章 激光雷達的地面-非地面分割和pcl_ros實踐 PCL基本入門PCL是一個開源的點雲處理庫,是在吸收了前人點雲相關研究基礎上建立起來的大型跨平台開源C++編程庫,它實現了大量點雲相關的通用算法和高效數據結構,包含點雲獲取、濾波、分割、配准、檢索、特征提取、識別 ...
文本聚類(Text clustering)文檔聚類主要是依據著名的聚類假設:同類的文檔相似度較大,而不同類的文檔相似度較小。 作為一種無監督的機器學習方法,聚類由於不需要訓練過程,以及不需要預先對文檔手工標注類別,因此具有一定的靈活性和較高的自動化處理能力,已經成為對文本信息進行有效地組織、摘要 ...
-------------------------------- 不管是GMM,還是k-means,都面臨一個問題,就是k的個數如何選取?比如在bag-of-words模型中,用k-means訓練碼書,那么應該選取多少個碼字呢?為了不在這個參數的選取上花費太多時間,可以考慮層次聚類 ...
1. 譜聚類 給你博客園上若干個博客,讓你將它們分成K類,你會怎樣做?想必有很多方法,本文要介紹的是其中的一種——譜聚類。 聚類的直觀解釋是根據樣本間相似度,將它們分成不同組。譜聚類的思想是將樣本看作頂點,樣本間的相似度看作帶權的邊,從而將聚類問題轉為圖分割問題:找到一種圖 ...
以使用聚類算法將具有較大依賴關系( 冗余度高) 的特征聚集到一起。 特征聚類 ,其基本思想是根據特征與特征之間相關性及特征與特征簇之間的相關性將特征集划分成多個簇群。 ...