pcl代码中如何实现雷达数据如何过滤掉原点附近长方体空间内数据

假设你已经获得了雷达点云数据，可以按照以下步骤来过滤掉原点附近长方体空间内的数据：

1. 定义一个长方体空间，包含原点附近要过滤掉的区域。可以用 PCL 中的 `pcl::CropBox` 进行定义。

2. 将点云数据传入 `pcl::CropBox` 中，使用 `setInputCloud` 函数进行设置。

3. 设置 `pcl::CropBox` 的过滤条件，即要保留的点云数据。为了过滤掉原点附近的数据，可以设置 `pcl::CropBox` 的 `setNegative` 为 `true`，表示要保留的是长方体空间外的点云数据。

4. 调用 `filter` 函数进行点云数据过滤，过滤后的数据将存储在一个新的点云对象中。

以下是一个示例代码：

// 定义长方体空间，包含原点附近要过滤掉的区域
pcl::CropBox<pcl::PointXYZ> cropBox;
cropBox.setMin(Eigen::Vector4f(-1, -1, -1, 1));  // 长方体的左下角坐标
cropBox.setMax(Eigen::Vector4f(1, 1, 1, 1));     // 长方体的右上角坐标

// 将点云数据传入 CropBox 中
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 读取点云数据

cropBox.setInputCloud(cloud);

// 设置过滤条件，即要保留的点云数据
cropBox.setNegative(true);

// 进行点云数据过滤
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filteredCloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
cropBox.filter(*filteredCloud);