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星球id：particle
●**摘要
在雜亂的三維場景中提取水平面是許多機械人應用的基本步驟。針對一般平面分割方法在這一問題上的侷限性，我們提出了一種新的平面提取的演算法，它能夠在雜亂的有序點雲或者是無序點雲資料中高效的提取平面。通過預校準或慣性測量單元獲得的感測器方向將源點雲轉換為參考座標系，提出了一種改進的區域增長演算法與z軸聚類演算法結合，一種基於主成分分析（pca）的點雲聚類和分割的方法。此外，我們還提出了一種最近鄰平面匹配（nnpm）策略來保持連續序列中提取平面的穩定性。對真實場景和合成場景的定性和定量評估表明，我們的方法在對有雜訊的點雲資料的處理的魯棒性、準確性和效率方面優於幾種最新的方法。並且該演算法已經在github 開源：
●主要貢獻
（1）根據三維點雲採集裝置定向的角度對點雲資料進行變換從而簡化水平面提取的過程，提供了快速且穩健的點雲聚類和分割以及識別的方法。
（2）以一種合理的方式盡量的減少使用閾值的數量來減少演算法的不穩定性，能夠在預期的精度和高效的計算時間裡達到較好的分割效果。
（3）與點雲庫pcl以及機械人作業系統（ros）相容且開源。
場景類點雲資料集
目錄 場景類點雲資料集 vaihingen資料集 vaihingen資料的申請 vaihingen資料集是由isprs提供。該資料集由德國攝影測量與遙感協會採用機載徠卡als50感測器採集的，點的密度為4pts m2，位於德國的vaihingen。該資料集包含了753876個訓練點 411722個測...
點雲資料的型別主要分為 PCL點雲資料點型別介紹
point types.hpp中有完整點雲型別定義，這個列表很重要，由於採集裝置時擁有的各種輸入點雲資訊不同，比如有的只有法向，有的伴有顏色，強度等資訊。比要時，使用者需要自己定義自己的型別。不過先看看pcl庫中定義的點雲型別是否已經涵蓋。看以下列表pointxyz pointxyzi pointx...
點雲資料顯示 rviz顯示點雲的參考座標系問題
獲得深度相機的點雲後，使用pcl處理 除了濾波外，還會進行座標系變換，比如從相機座標系變換到機械人的 base link 然後將pcl點雲型別轉換為ros msg的點雲型別。然後發布為話題進行顯示，具體情況就是下面這張圖 右邊影象是深度相機採集的原始點雲 kinect depth points，參考...