Разбиение точек заземления из подготовленных лидарных данных
groundPtsIdx = segmentGroundFromLidarData(ptCloud)ptCloud, в наземные и неназемные части. Датчик лидара должен быть смонтирован горизонтально таким образом, что все наземные точки наблюдаются на сканировании лидара, самом близком к датчику.
groundPtsIdx = segmentGroundFromLidarData(ptCloud,Name,Value)segmentGroundFromLidarData(ptCloud,'ElevationAngleDelta',5)
Разбиение точек заземления и неземля указывают от организованного облака точек лидара. Создайте организованные облака точек из этих сегментаций и отобразите их.
Загрузите организованный лидар, облако точек.
ld = load('drivingLidarPoints.mat');Разбиение точек заземления от организованного облака точек лидара.
groundPtsIdx = segmentGroundFromLidarData(ld.ptCloud);
Создайте организованное облако точек, содержащее только эти наземные точки при помощи select функция. Отобразите это облако точек.
groundPtCloud = select(ld.ptCloud,groundPtsIdx); figure pcshow(groundPtCloud)
Создайте организованное облако точек, содержащее только неназемные точки. Задайте порог 0,5 метров.
nonGroundPtCloud = select(ld.ptCloud,~groundPtsIdx,'OutputSize','full'); distThreshold = 0.5; [labels,numClusters] = segmentLidarData(nonGroundPtCloud,distThreshold);
Отобразите неназемные кластеры облака точек.
figure
colormap(hsv(numClusters))
pcshow(nonGroundPtCloud.Location,labels)
title('Point Cloud Clusters')
Загрузите Velodyne PCAP® к рабочей области.
velodyneFileReaderObj = velodyneFileReader('lidarData_ConstructionRoad.pcap','HDL32E');
Создайте проигрыватель облака точек, использующий pcplayer. Задайте его x-, y-, и пределы осей z, в метрах, и подпишите его оси.
xlimits = [-40 40]; ylimits = [-15 15]; zlimits = [-3 3]; player = pcplayer(xlimits,ylimits,zlimits);
Подпишите pcplayer оси.
xlabel(player.Axes,'X (m)') ylabel(player.Axes,'Y (m)') zlabel(player.Axes,'Z (m)')
Установите палитру для маркировки точек. Используйте триплеты RGB, чтобы задать зеленый для плоских землей точек и красный для точек препятствия.
colors = [0 1 0; 1 0 0]; greenIdx = 1; redIdx = 2;
Выполните итерации через первые 200 облаков точек в файле Velodyne PCAP, с помощью readFrame читать в данных. Сегментируйте наземные точки от каждого облака точек. Окрасьте все наземные точки в зеленый и неназемные точки красный. Постройте получившееся облако точек лидара.
colormap(player.Axes,colors) title(player.Axes,'Segmented Ground Plane of Lidar Point Cloud'); for i = 1 : 200 % Read current frame. ptCloud = velodyneFileReaderObj.readFrame(i); % Create label array. colorLabels = zeros(size(ptCloud.Location,1),size(ptCloud.Location,2)); % Find the ground points. groundPtsIdx = segmentGroundFromLidarData(ptCloud); % Map color ground points to green. colorLabels(groundPtsIdx (:)) = greenIdx; % Map color nonground points to red. colorLabels(~groundPtsIdx (:)) = redIdx; % Plot the results. view(player,ptCloud.Location,colorLabels) end
[1] Bogoslavskyi, я. “Эффективная Онлайновая Сегментация для Разреженных 3D Лазерных Сканирований”. Журнал Фотограмметрии, Дистанционного зондирования и Геоинформатики. Издание 85, Номер 1, 2017, стр 41–52.
pcfitplane | pcsegdist | pointCloud | segmentLidarData | velodyneFileReader