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点云登山者

登山第二十四梯：无序点云平面快速分割——变种PCA文章目录一摘要二资源三内容平面检测是许多应用的关键组件，例如工业逆向工程和自动驾驶汽车。然而，现有的平面检测技术对噪声和用户定义的参数很敏感。作者引入了一种快速确定性技术，用于在无组织的点云中进行平面检测，该技术对噪声具有鲁棒性，并且几乎独立于参数调整。它基于从稳健统计数据中提取的新型平面度检验以及拆分和合并策略。其参数值会自动调整以适应输入数据集中样本的局部分布，从而有助于对较小的平面区域进行良好的重建。我们在几个真实数据集上展示了我们的解决方案的有效性，将其性能与最先进的平面检测技术进行了比较，

基于八叉树实现在三维空间中寻路八叉树是用于描述三维空间的树状数据结构，可以将其看作是四叉树在三维空间上的扩展。八叉树的节点通过一个立方体区域进行表示，如果节点对应的立方体区域内没有任何物体，那么将该节点作为八叉树的叶节点，否则，该立方体区域将被继续划分为8个等分的子区域，也就是说该节点包含8个子节点。通过递归的方式不断细分节点区域，直至区域内不再有任何物体或者节点大小已经达到了指定的最小规模。