目前常見的雷射點雲分割演算法有基於平面擬合的方法和基於雷射點雲資料特徵的方法兩類。具體如下：
點雲地面分割演算法
演算法想法：一個簡單的處理方法就是沿著x方向（車頭的方向）將空間分割成若干個子平面，然後對每個子平面使用地面平面擬合演算法（GPF）從而得到能夠處理陡坡的地面分割方法。此方法是在單幀點雲中擬合全域平面，在點雲數量較多時效果較好，點雲稀疏時極易帶來漏檢和誤檢，例如16線雷射雷達。
#偽代碼
演算法流程是對於給定的點雲 P ,分割的最終結果為兩個點雲集合，地面點雲 和非地面點雲。此演算法有四個重要參數，如下：
種子點集的選擇
我們先選取一個種子點集(seed point set)，這些種子點來自點雲中高度（即z值）較小的點，種子點集被用來建立描述地面的初始平面模型，那麼如何選取這個種子點集合呢？我們引入最低點代表（Lowest Point Representative, LPR）的概念。 LPR是NLPR個最低高度點的平均值，LPR保證了平面擬合階段不受量測雜訊的影響。
種子點的選擇
#輸入是一幀點雲，這個點雲內的點已經沿著z方向（即高度）做了排序，取num_lpr_ 個最小點，求得高度平均值lpr_height（即LPR），選取高度小於lpr_height th_seeds_的點作為種子點。
/*
@brief Extract initial seeds of the given pointcloud sorted segment.
This function filter ground seeds points accoring to heigt.
This function will set the `g_ground_pc` to `g_seed_pc`.
@param p_sorted: sorted pointcloud
@param ::num_lpr_: num of LPR points
@param ::th_seeds_: threshold distance of seeds
@param ::
*/
void PlaneGroundFilter::extract_initial_seeds_(const pcl::PointCloud &p_sorted)
{
// LPR is the mean of low point representative
double sum = 0;
int cnt = 0;
// Calculate the mean height value.
for (int i = 0; i 平面模型
##接下來我們建立一個平面模型，點雲中的點到這個平面的正交投影距離小於閾值Thdist，則認為該點屬於地面，否則屬於非地面。採用一個簡單的線性模型用於平面模型估計，如下：
ax by cz d=0
即：
其中
####,透過初始點集的協方差矩陣C來解n，從而確定一個平面，種子點集作為初始點集，其協方差矩陣為######
这个协方差矩阵 C 描述了种子点集的散布情况，其三个奇异向量可以通过奇异值分解（SVD）求得，这三个奇异向量描述了点集在三个主要方向的散布情况。由于是平面模型，垂直于平面的法向量 n 表示具有最小方差的方向，可以通过计算具有最小奇异值的奇异向量来求得。
那么在求得了 n 以后， d 可以通过代入种子点集的平均值 ,s(它代表属于地面的点) 直接求得。整个平面模型计算代码如下：
/*
@brief The function to estimate plane model. The
model parameter `normal_` and `d_`, and `th_dist_d_`
is set here.
The main step is performed SVD(UAV) on covariance matrix.
Taking the sigular vector in U matrix according to the smallest
sigular value in A, as the `normal_`. `d_` is then calculated
according to mean ground points.
@param g_ground_pc:global ground pointcloud ptr.
*/
void PlaneGroundFilter::estimate_plane_(void)
{
// Create covarian matrix in single pass.
// TODO: compare the efficiency.
Eigen::Matrix3f cov;
Eigen::Vector4f pc_mean;
pcl::computeMeanAndCovarianceMatrix(*g_ground_pc, cov, pc_mean);
// Singular Value Decomposition: SVD
JacobiSVD svd(cov, Eigen::DecompositionOptions::ComputeFullU);
// use the least singular vector as normal
normal_ = (svd.matrixU().col(2));
// mean ground seeds value
Eigen::Vector3f seeds_mean = pc_mean.head();
// according to normal.T*[x,y,z] = -d
d_ = -(normal_.transpose() * seeds_mean)(0, 0);
// set distance threhold to `th_dist - d`
th_dist_d_ = th_dist_ - d_;
// return the equation parameters
}extract_initial_seeds_(laserCloudIn);
g_ground_pc = g_seeds_pc;
// Ground plane fitter mainloop
for (int i = 0; i clear();
g_not_ground_pc->clear();
//pointcloud to matrix
MatrixXf points(laserCloudIn_org.points.size(), 3);
int j = 0;
for (auto p : laserCloudIn_org.points)
{
points.row(j++) points.push_back(laserCloudIn_org[r]);
}
}
}得到这个初始的平面模型以后，我们会计算点云中每一个点到该平面的正交投影的距离，即 points * normal_，并且将这个距离与设定的阈值(即th_dist_d_) 比较，当高度差小于此阈值，我们认为该点属于地面，当高度差大于此阈值，则为非地面点。经过分类以后的所有地面点被当作下一次迭代的种子点集，迭代优化。
https://www.php.cn/link/a8d3b1e36a14da038a06f675d1693dd8
Ray Ground Filter算法的核心是以射线（Ray）的形式来组织点云。将点云的 (x, y, z)三维空间降到（x,y）平面来看，计算每一个点到车辆x正方向的平面夹角 θ, 对360度进行微分，分成若干等份，每一份的角度为0.2度。
激光线束等间隔划分示意图（通常以激光雷达角度分辨率划分）
同一角度范围内激光线束在水平面的投影以及在Z轴方向的高度折线示意图
为了方便对同一角度的线束进行处理，要将原来直角坐标系的点云转换成柱坐标描述的点云数据结构。对同一夹角的线束上的点按照半径的大小进行排序，通过前后两点的坡度是否大于我们事先设定的坡度阈值，从而判断点是否为地面点。
线激光线束纵截面与俯视示意图（n=4）
通过如下公式转换成柱坐标的形式：
转换成柱坐标的公式
radius表示点到lidar的水平距离(半径)，theta是点相对于车头正方向(即x方向)的夹角。对点云进行水平角度微分之后，可得到1800条射线，将这些射线中的点按照距离的远近进行排序。通过两个坡度阈值以及当前点的半径求得高度阈值，通过判断当前点的高度（即点的z值）是否在地面加减高度阈值范围内来判断当前点是为地面。
伪代码
遍历1800条射线，对于每一条射线进行如下操作：
1.计算当前点和上一个点的水平距离pointdistance
2.根据local_max_slope_和pointdistance计算当前的坡度差阈值height_threshold
3.根据general_max_slope_和当前点的水平距离计算整个地面的高度差阈值general_height_threshold
4.若当前点的z坐标小于前一个点的z坐标加height_threshold并大于前一个点的z坐标减去height_threshold：
5.若当前点z坐标小于雷达安装高度减去general_height_threshold并且大于相加，认为是地面点
6.否则：是非地面点。
7.若pointdistance满足阈值并且前点的z坐标小于雷达安装高度减去height_threshold并大于雷达安装高度加上height_threshold，认为是地面点。
/*!
*
* @param[in] in_cloud Input Point Cloud to be organized in radial segments
* @param[out] out_organized_points Custom Point Cloud filled with XYZRTZColor data
* @param[out] out_radial_divided_indices Indices of the points in the original cloud for each radial segment
* @param[out] out_radial_ordered_clouds Vector of Points Clouds, each element will contain the points ordered
*/
void PclTestCore::XYZI_to_RTZColor(const pcl::PointCloud::Ptr in_cloud,
PointCloudXYZIRTColor &out_organized_points,
std::vector &out_radial_divided_indices,
std::vector &out_radial_ordered_clouds)
{
out_organized_points.resize(in_cloud->points.size());
out_radial_divided_indices.clear();
out_radial_divided_indices.resize(radial_dividers_num_);
out_radial_ordered_clouds.resize(radial_dividers_num_);
for (size_t i = 0; i points.size(); i++)
{
PointXYZIRTColor new_point;
//计算radius和theta
//方便转到柱坐标下。
auto radius = (float)sqrt(
in_cloud->points[i].x * in_cloud->points[i].x + in_cloud->points[i].y * in_cloud->points[i].y);
auto theta = (float)atan2(in_cloud->points[i].y, in_cloud->points[i].x) * 180 / M_PI;
if (theta points[i];
new_point.radius = radius;
new_point.theta = theta;
new_point.radial_div = radial_div;
new_point.concentric_div = concentric_div;
new_point.original_index = i;
out_organized_points[i] = new_point;
//radial divisions更加角度的微分组织射线
out_radial_divided_indices[radial_div].indices.push_back(i);
out_radial_ordered_clouds[radial_div].push_back(new_point);
} //end for
//将同一根射线上的点按照半径（距离）排序
#pragma omp for
for (size_t i = 0; i Real-Time LIDAR-Based Urban Road and Sidewalk Detection for Autonomous Vehicles
https://www.php.cn/link/305fa4e2c0e76dd586553d64c975a626
z_zero_method
首先将数据组织成[channels][thetas]
对于每一条线，对角度进行排序
如果余弦角度满足阈值且max1减去p.z满足阈值或max2减去p.z满足阈值且max2-max1满足阈值，认为此点为障碍物，否则就认为是地面点。
X-zero和Z-zero方法可以找到避开测量的X和Z分量的人行道，X-zero和Z-zero方法都考虑了体素的通道数，因此激光雷达必须与路面平面不平行，这是上述两种算法以及整个城市道路滤波方法的已知局限性。X-zero方法去除了X方向的值，使用柱坐标代替。
x_zero_method
首先将数据组织成[channels][thetas]
對於每一條線，對角度進行排序
#如果餘弦角度滿足閾值且p1.z-p.z滿足閾值或p1.z-p2.z滿足閾值且p.z-p2.z滿足閾值，認為此點為障礙物
該方法將點雲劃分為矩形段，這些形狀的組合像一顆星；這就是名字的來源，從每個路段提取可能的人行道起點，其中創建的演算法對基於Z座標的高度變化不敏感，這意味著在實踐中，即使當雷射雷達相對於路面平面傾斜時，該演算法也會表現良好，在柱座標系中處理點雲。
具體實作：
#star_search_method
######################################################以上是「深度解析」：探究自動駕駛中的光達點雲分割演算法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
