基于范围图像的激光雷达分割：高效、精准的3D点云处理工具

2024-09-26 22:52:37作者：舒璇辛Bertina

项目介绍

LIDAR-Segmentation-Based-on-Range-Image 是一个基于范围图像（Range Image）的激光雷达分割方法。该项目通过将3D点云数据转换为2D范围图像，并结合多种先进的分割算法，实现了对激光雷达数据的快速、高效分割。无论是自动驾驶、机器人导航还是环境感知，该项目都能提供强大的支持。

项目技术分析

核心技术

地面移除方法：基于 "D. Zermas, I. Izzat and N. Papanikolopoulos, "Fast segmentation of 3D point clouds: A paradigm on LiDAR data for autonomous vehicle applications," 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Singapore, 2017" 的研究成果，采用多平面拟合技术，有效移除地面点云。
扫描线补偿方法：借鉴 "P. Burger and H. Wuensche, "Fast Multi-Pass 3D Point Segmentation Based on a Structured Mesh Graph for Ground Vehicles," 2018 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Changshu, 2018" 的方法，对扫描线进行补偿，提高分割精度。
范围图像分割方法：采用 "I. Bogoslavskyi and C. Stachniss, "Fast range image-based segmentation of sparse 3D laser scans for online operation," 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Daejeon, 2016" 的快速范围图像分割技术，实现实时操作。
哈希表方法：受 "S. Park, S. Wang, H. Lim and U. Kang, "Curved-Voxel Clustering for Accurate Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds with Real-Time Performance," 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Macau, China, 2019" 的启发，使用哈希表加速点云聚类。
分割流程：参考 "K. Klasing, D. Wollherr and M. Buss, "A clustering method for efficient segmentation of 3D laser data," 2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Pasadena, CA, 2008" 的聚类方法，优化分割流程。
阈值方法：基于 "Borges, G.A., Aldon, MJ. Line Extraction in 2D Range Images for Mobile Robotics. Journal of Intelligent and Robotic Systems 40, 267–297 (2004)" 的阈值技术，提高分割的准确性。

代码实现

项目代码参考了多个开源项目，如 plane_fit_ground_filter 和 CppRBNN，并在此基础上进行了优化和改进。

项目及技术应用场景

应用场景

自动驾驶：在自动驾驶系统中，准确分割激光雷达数据是实现环境感知和路径规划的关键。该项目能够快速、准确地分割出道路、障碍物等关键信息，为自动驾驶提供可靠的数据支持。
机器人导航：在机器人导航中，点云分割可以帮助机器人识别环境中的物体和障碍物，从而实现自主避障和路径规划。
环境感知：在环境感知应用中，如智能监控、无人机避障等，该项目能够提供高效的点云分割解决方案，帮助系统快速识别和处理环境信息。