无人驾驶激光雷达感知系统，包含去地面，聚类，minbox,跟踪与状态估计
代码已经上传至github:lidar_perception
https://github.com/hehern/lidar_perception
如果对你有帮助，请在github上帮忙点个star，谢谢！
代码包含：
１．点云坐标转换: 可以使用urdf实时tf发布，或者使用静态tf变换，实现雷达坐标系到车辆坐标系的坐标转换，车辆坐标系为前左天坐标系；
２．点云裁剪: 使用矩形框对点云进行裁剪，参数在param文件中；
３．滤地面: 使用K半径内点z坐标方差进行非地面点估计，建立kdtree查找k近邻时加速，可同时实现孤立点滤除；
４．聚类: 代码中包含三种聚类方式，区域增长聚类 欧几里得聚类 以及投影成俯视二值图的dbscan聚类；
５．minbox: 带有方向的boundingbox， 方法及代码是从apollo3.0中单独抠出来使用的；
６．hm-tracker: 匈牙利匹配跟踪．这段代码也是从apollo3.0中抠出来的；
７．状态估计： ＥＫＦ，这块也是从apollo3.0中抠出来的，去掉了车道线方向的预判信息，但是这个模型更适合车辆，不是很适合行人，所以图中行人的轨迹不是很顺滑，还需要进一步修改．
结果展示：
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作者：hehern
