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点云滤波与障碍物检测实战

共30节完整课程

点云数据基础

什么是点云、点云数据格式（PCD/PLY/BIN）、点云可视化基础（Open3D/PCL）、点云坐标系与变换。

什么是点云点云数据格式（PCD

点云滤波入门

滤波的意义、体素滤波（Voxel Grid）、直通滤波（PassThrough）、统计滤波（StatisticalOutlierRemoval）。

滤波的意义体素滤波（Voxel Grid）

点云分割与聚类

平面分割（RANSAC）、欧几里得聚类（Euclidean Clustering）、DBSCAN聚类、区域生长分割。

平面分割（RANSAC）欧几里得聚类（Euclidean Clustering）

障碍物检测实战

Bounding Box生成、障碍物分类（车辆/行人/自行车）、基于点云的目标跟踪、多传感器融合（LiDAR+Camera）。

Bounding Box生成障碍物分类（车辆

项目实战与部署

基于KITTI数据集的障碍物检测、模型部署到ROS系统、性能优化（GPU加速/多线程）、常见问题与调试技巧。

基于KITTI数据集的障碍物检测模型部署到ROS系统

数据集与标注规范

KITTI、nuScenes、Waymo数据结构、标注格式和坐标约定。

点云预处理流水线

去畸变、ROI裁剪、地面过滤、强度归一化和时间同步。

去畸变ROI裁剪

体素与采样策略

VoxelGrid参数、FPS采样、范围自适应采样和速度权衡。

VoxelGrid参数FPS采样

地面分割方法

RANSAC、栅格坡度、Patchwork思路和复杂路面处理。

RANSAC栅格坡度

聚类参数调优

距离阈值、最小点数、动态阈值和远距离稀疏点云处理。

距离阈值最小点数

包围盒拟合

AABB、OBB、PCA方向估计和尺寸约束。

基于规则的分类

车辆、行人、锥桶等目标的尺寸、形状和高度规则。

深度学习检测概览

PointPillars、SECOND、CenterPoint的输入输出和部署差异。

PointPillarsSECOND

BEV特征构建

鸟瞰栅格、pillar特征、强度与高度统计。

鸟瞰栅格pillar特征

检测结果后处理

NMS、置信度阈值、类别映射和误检过滤。

NMS置信度阈值

多目标跟踪

Kalman Filter、匈牙利匹配、轨迹生命周期和遮挡处理。

Kalman Filter匈牙利匹配

相机投影融合

外参矩阵、点云投影到图像、ROI关联和颜色增强。

外参矩阵点云投影到图像

毫米波雷达融合

速度信息、稀疏点关联、航迹级融合和误差建模。

速度信息稀疏点关联

ROS节点设计

订阅PointCloud2、发布Marker/DetectedObject和参数管理。

订阅PointCloud2发布Marker

点云读取、滤波、聚类、可视化和脚本化批处理。

点云读取滤波

Filter、Segmentation、KdTree和EuclideanClusterExtraction。

FilterSegmentation

实时性能优化

KD-tree复用、并行聚类、GPU加速和内存池。

KD-tree复用并行聚类

边界场景处理

雨雾、反光、稀疏目标、遮挡和路沿干扰。

误检漏检分析

混淆矩阵、PR曲线、场景分桶和问题回放。

混淆矩阵PR曲线

仿真数据生成

CARLA/LGSVL点云输出、标注同步和域差异处理。

CARLALGSVL点云输出

标定误差影响

外参偏差、时间不同步对检测框位置的影响。

外参偏差时间不同步对检测框位置的影响

工程监控与日志

帧率、延迟、点数、目标数和异常帧自动记录。

部署到车端计算平台

Docker、CUDA、ROS launch和资源占用控制。

完成一条从点云输入到障碍物检测发布的可复现流水线。

完成一条从点云输入到障碍物检测发布的可复现流水线工程步骤与验收要点

课程总结与进阶

从规则方法到学习方法的路线、调参清单和扩展方向。

从规则方法到学习方法的路线调参清单和扩展方向