autoware使用Euclidean Clustering進(jìn)行檢測

點云聚類在激光雷達(dá)環(huán)境感知中的作用

就無人車的環(huán)境感知而言，方案很多，根據(jù)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(dá)的方法，激光雷達(dá)以其穩(wěn)定可靠、精度高并且能同時應(yīng)用于定位和環(huán)境感知而被廣泛采用。激光雷達(dá)環(huán)境感知一般的流程為：

分割地面，從而減少地面的點對目標(biāo)檢測的影響
點云聚類，將目標(biāo)按照點的分布進(jìn)行聚類，從而降低后續(xù)計算的計算量
模式識別，對分割得到的點云進(jìn)行特征提取，使用提取出來的特征訓(xùn)練分類器進(jìn)行模式識別，近年來深度學(xué)習(xí)取得進(jìn)展，也有不少使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端到端檢測算法。
目標(biāo)追蹤，在完成模式識別以后我們實際上已經(jīng)得到了目標(biāo)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(dá)的xyz坐標(biāo)）。為了方便規(guī)劃模塊完成對障礙物的預(yù)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(guān)系，即需要給障礙物一個ID，并且能夠持續(xù)追蹤這個障礙物&#

總結(jié)

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