技术文档丨3D 障碍物感知

lidenghui

技术文档关于3D障碍物感知（结合激光雷达数据与高精度地图数据）描述如下：

一、高精度ROI过滤：
结合当前位置，查找邻近范围内的高精度地图区域并与激光雷达数据进行匹配。通过俯视图2D视角进行交集提取。关键参数包括范围（range：-a至a）和分辨率（cellsize），即俯视图矩形内的细分格子大小。

二、数据输出与处理：
输出的第一部分为当前区域内高精度地图对应的激光雷达点云数据。随后，以每个格子为单位，收集尽可能多的信息用于深度学习训练。这些信息包括格子内点的最大高度和点强度等。通过对这些数据的深度学习分析，可提升3D障碍物感知的准确性和效率。后续可进一步探讨具体的数据处理流程与深度学习模型构建。