无人驾驶汽车系统入门（二十四）——激光雷达的地面-非地面分割和pcl_ros实践
介绍
本资源文件是《无人驾驶汽车系统入门（二十四）——激光雷达的地面-非地面分割和pcl_ros实践》的配套资源。该文章详细介绍了在无人驾驶汽车系统中，如何使用激光雷达进行地面和非地面点的分割，并通过pcl_ros实践展示了具体的实现步骤。
内容概述
- 激光雷达地面分割的重要性：
- 在无人驾驶的雷达感知中，将雷达点云地面分割出来是一步基本的操作。这一步操作主要能够改善地面点对于地面以上的目标的点云聚类的影响。
- PCL和ROS的入门：
- 文章首先带大家入门pcl_ros，介绍了如何使用pcl_ros编写一个简单的ROS节点，对输入点云进行Voxel Grid Filter。
- 地面和非地面分割的实现：
- 在实践的基础上，文章详细讲解了如何实现点云地面和非地面的分割节点。通过Ray Ground Filter算法，对点云进行高度裁剪和过滤，最终实现地面和非地面点的分离。
- 代码实现和验证：
- 文章提供了完整的代码实现，并通过ROS和Rviz进行了效果验证。读者可以通过运行提供的测试bag文件，观察点云的地面分割效果。
使用方法
- 下载资源文件：
- 下载本仓库中的资源文件，包括代码实现和测试bag文件。
- 安装依赖：
- 确保已安装ROS kinetic完整版，并且包含pcl库和pcl_ros包。
- 编译和运行：
- 按照文章中的步骤，编译代码并运行节点。使用提供的测试bag文件进行验证。
- 查看效果：
- 使用Rviz查看点云的地面分割效果，验证代码的正确性。
注意事项
- 本资源文件仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。
- 在使用过程中，如遇到问题，请参考文章中的详细步骤或联系作者。
作者
- 作者：Adam Shan
- 联系方式：shenzb12@lzu.edu.cn
版权声明
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