机器人绕障算法——使用聚类算法对障碍物点云处理

文章预览

机器人规划与控制研究所  ——机器人/自动驾驶规划与控制方向综合、全面、专业的平台。2万人订阅的微信大号。点击标题下蓝字“机器人规划与控制研究所”关注，我们将为您提供有价值、有深度的延伸阅读。 本文介绍了在自动驾驶中如何利用DBSCAN聚类算法提取点云障碍物的轮廓，以提高全局路径规划的计算效率。 DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，适用于处理任意形状的簇，对异常值具有鲁棒性。文章详细阐述了DBSCAN的基本概念、算法流程，并提供了C++代码实现。 1引言 最近在做项目过程中，我们注意到当考虑车体轮廓去进行全局路径规划（如混合A*算法），如果仅仅将障碍物点云数据中得每一个点只当成点，会造成较大的计算时间，如若将点云聚类成圆形 线型 多边形障碍物 会提高计算效率，这是其中一个原因，另一个原因是，我们需 ………………………………