無人駕駛傳感器融合系列（一）——激光雷達點雲的分割原理及實現
無人駕駛傳感器融合系列（一）——激光雷達點雲的分割原理及實現 本章摘要：激光雷達掃描獲得的點雲含有大部分地面點，這對後續障礙物點雲的分類、識別和跟蹤帶來麻煩，因此須要將其分割掉。本章主要講解點雲的基礎分割算法—RANSAC算法，經過例子分析其基本原理，而後講解如何運用PCL實現RANSAC算法。git RANSAC算法原理 RANSAC (Random Sample Consensus) 隨機採樣
相關文章
- 1. 無人駕駛傳感器融合系列（二）——激光雷達點雲的聚類原理及實現
- 2. 無人駕駛傳感器融合系列（三）——真實激光雷達點雲數據流的處理
- 3. 無人駕駛傳感器融合系列（十）—— 目標追蹤之相機與激光雷達數據融合
- 4. 無人駕駛之激光雷達（二）
- 5. 無人駕駛傳感器融合系列（四）——毫米波雷達測距原理（77GHz FMCW）
- 6. 無人駕駛傳感器融合系列（五）——毫米波雷達測速原理（77GHz FMCW）
- 7. 自動駕駛傳感器——激光雷達
- 8. 無人駕駛-激光雷達與相機聯合校準
- 9. 傳感器-激光雷達
- 10. 無人駕駛-----多傳感器數據融合之環境感知傳感器（激光雷達lidar、毫米波雷達radar、相機）
- 更多相關文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • 現實生活中的 XML - XML 教程
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 無人駕駛傳感器融合系列（二）——激光雷達點雲的聚類原理及實現
- 2. 無人駕駛傳感器融合系列（三）——真實激光雷達點雲數據流的處理
- 3. 無人駕駛傳感器融合系列（十）—— 目標追蹤之相機與激光雷達數據融合
- 4. 無人駕駛之激光雷達（二）
- 5. 無人駕駛傳感器融合系列（四）——毫米波雷達測距原理（77GHz FMCW）
- 6. 無人駕駛傳感器融合系列（五）——毫米波雷達測速原理（77GHz FMCW）
- 7. 自動駕駛傳感器——激光雷達
- 8. 無人駕駛-激光雷達與相機聯合校準
- 9. 傳感器-激光雷達
- 10. 無人駕駛-----多傳感器數據融合之環境感知傳感器（激光雷達lidar、毫米波雷達radar、相機）