autoware使用Euclidean Clustering進行檢測

點云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，有單純基于圖像視覺的方法，也有基于激光雷達的方法，激光雷達以其穩定可靠、精度高并且能同時應用于定位和環境感知而被廣泛采用。激光雷達環境感知一般的流程為：

分割地面，從而減少地面的點對目標檢測的影響
點云聚類，將目標按照點的分布進行聚類，從而降低后續計算的計算量
模式識別，對分割得到的點云進行特征提取，使用提取出來的特征訓練分類器進行模式識別，近年來深度學習取得進展，也有不少使用深度神經網絡的端到端檢測算法。
目標追蹤，在完成模式識別以后我們實際上已經得到了目標障礙物的類別（是行人還是車輛還是別的）、障礙物的輪廓（一個3維的bounding box）、障礙物的位置（障礙物形心相對于激光雷達的xyz坐標）。為了方便規劃模塊完成對障礙物的預測，我們需要建立障礙物在前后幀（來自傳感器的前后兩次信號）的關系，即需要給障礙物一個ID，并且能夠持續追蹤這個障礙物&#

總結

以上是生活随笔為你收集整理的autoware使用激光雷达进行目标检测（五）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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