2d-Lidar 点云多直线拟合算法
具体步骤:
- EM+GMM(高斯模糊模型) 点云分割聚类算法的实现。
- 基于RANSAC单帧lidar数据直线拟合算法实现。
- 多帧lidar数据实时直线优化算法实现。
算法实现逻辑:
Struct line{
first line,
end line};
std::vector<line> lineVector;
if(EMGMM()get five custers){
for(int i=, i<five, i++){
custers[i];
//对每一个custer进行RANSAC直线拟合。
bool isSuccess = RANSAC_getLines(…lineTemp);
if (isSuccess){
lineVector.push_back(lineTemp);
}
……
}
}else{
//exit(-1);
} //直线优化算法
If(nowline与pastline 近似相等){
If(判断线段两端点到近似直线的距离 && 判断两端点是否在近似线段中间//阈值设置d<0.05){
//对直线进行融合优化。
}else{
//判断短直线进行剔除优化。
//保留直线 保存作为待优化。
}
}else{
//判断短直线进行剔除优化。
//保留直线 保存作为待优化。
}
https://blog.csdn.net/u014568921/article/details/45049541
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