目录
一、前言
二、点云聚类分割
三、基于方位搜索L型拟合
四、评价准则之面积最小化
五、评价准则之贴合最大化
六、评价准则之方差最小化

一、前言
对于多线束雷达可以获取目标物体更全面的面貌,在道路中前向或角雷达可能无法获取目标车矩形框但可以扫到两边或者一边,在做目标方向估计时这些信息至关重要。看到一篇文章不错的思路,拿来记录借鉴下。
整体算法:
Step1: 将距离点按照预先设定的距离阈值进行聚类划分簇
Step2:基于方位搜索+特定准则进行L型拟合,得出4边参数
2.1 矩形
目录
一、前言
二、点云聚类分割
三、基于方位搜索L型拟合
四、评价准则之面积最小化
五、评价准则之贴合最大化
六、评价准则之方差最小化

对于多线束雷达可以获取目标物体更全面的面貌,在道路中前向或角雷达可能无法获取目标车矩形框但可以扫到两边或者一边,在做目标方向估计时这些信息至关重要。看到一篇文章不错的思路,拿来记录借鉴下。
整体算法:
Step1: 将距离点按照预先设定的距离阈值进行聚类划分簇
Step2:基于方位搜索+特定准则进行L型拟合,得出4边参数
2.1 矩形
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