用pcl库,基于激光雷达点云数据的道路可行驶区域检测,得到不平度,代码或者给我网址

以下是基于激光雷达点云数据的道路可行驶区域检测的示例代码：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/filters/extract_indices.h>
#include <pcl/filters/voxel_grid.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/kdtree/kdtree.h>
#include <pcl/segmentation/region_growing.h>

typedef pcl::PointXYZI PointType;
typedef pcl::PointCloud<PointType> CloudType;

int main(int argc, char** argv)
{
    // Load point cloud data
    CloudType::Ptr cloud(new CloudType);
    pcl::io::loadPCDFile("input.pcd", *cloud);

    // Downsample point cloud
    pcl::VoxelGrid<PointType> vg;
    vg.setInputCloud(cloud);
    vg.setLeafSize(0.2f, 0.2f, 0.2f);
    CloudType::Ptr cloud_downsampled(new CloudType);
    vg.filter(*cloud_downsampled);

    // Compute surface normals
    pcl::NormalEstimation<PointType, pcl::Normal> ne;
    ne.setInputCloud(cloud_downsampled);
    pcl::search::KdTree<PointType>::Ptr tree(new pcl::search::KdTree<PointType>);
    ne.setSearchMethod(tree);
    pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr cloud_normals(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
    ne.setRadiusSearch(0.5);
    ne.compute(*cloud_normals);

    // Region growing segmentation
    pcl::RegionGrowing<PointType, pcl::Normal> rg;
    rg.setInputCloud(cloud_downsampled);
    rg.setInputNormals(cloud_normals);
    rg.setMinClusterSize(100);
    rg.setMaxClusterSize(100000);
    rg.setSearchMethod(tree);
    rg.setNumberOfNeighbours(20);
    rg.setSmoothnessThreshold(5.0 / 180.0 * M_PI);
    rg.setCurvatureThreshold(1.0);
    std::vector<pcl::PointIndices> clusters;
    rg.extract(clusters);

    // Extract ground plane
    pcl::PointIndices::Ptr ground_indices(new pcl::PointIndices);
    for (const auto& cluster : clusters)
    {
        if (cluster.indices.size() > ground_indices->indices.size())
        {
            *ground_indices = cluster;
        }
    }
    CloudType::Ptr ground_cloud(new CloudType);
    pcl::ExtractIndices<PointType> ei;
    ei.setInputCloud(cloud_downsampled);
    ei.setIndices(ground_indices);
    ei.filter(*ground_cloud);

    // Compute roughness
    double roughness = 0.0;
    for (const auto& point : ground_cloud->points)
    {
        roughness += std::pow(point.intensity, 2);
    }
    roughness /= static_cast<double>(ground_cloud->size());

    return 0;
}

该代码包含以下步骤：

1. 加载点云数据。
2. 对点云进行下采样。
3. 计算点云的表面法线。
4. 使用区域生长算法对点云进行分割，得到不同的聚类。
5. 从聚类中提取地面点云。
6. 计算地面点云的不平度。

以上代码主要使用了pcl库中的一些常用模块，如下采样、表面法线计算、区域生长算法、索引提取等，具体实现可以根据需要进行调整。

参考网址：https://pcl-tutorials.readthedocs.io/en/latest/region_growing_segmentation.html