地面点云分割fast-lio

### 地面点云分割方法在Fast-LIO中的实现

针对地面点云分割的方法，在Fast-LIO框架下主要涉及如何高效且准确地区分地面特征与其他环境特征。通常采用基于几何特性的算法来处理这个问题。

#### 基于高度阈值的简单过滤法
最基础的方式是通过设定固定的高度阈值来进行初步筛选，这种方法假设车辆行驶在一个相对平坦的地面上，因此可以利用传感器坐标系下的Z轴位置作为判断依据。对于低于某一特定高度的所有点视为潜在地面点[^1]。

// C++伪代码示例：简单的高度阈值滤波器
std::vector<Point> ground_points;
for (auto& p : input_cloud.points){
    if(p.z < height_threshold){ // 高度阈值可以根据实际情况调整
        ground_points.push_back(p);
    }
}

#### 动态平面拟合法
更复杂的方案则会考虑动态变化的因素，比如地形起伏等。此时可以通过RANSAC随机抽样一致性算法或者其他最小二乘法变种技术对局部区域内的点云进行最佳拟合直线/平面计算，并以此为基础识别出属于地面的部分[^3]。

// 使用PCL库实现RANSAC平面检测的例子
pcl::SACSegmentation<pcl::PointXYZ> seg;
seg.setOptimizeCoefficients(true);
seg.setModelType(pcl::SACMODEL_PLANE); 
seg.setMethodType(pcl::SAC_RANSAC);
seg.setMaxIterations(1000);
seg.setDistanceThreshold(0.01);

pcl::PointIndices::Ptr inliers(new pcl::PointIndices());
pcl::ModelCoefficients::Ptr coefficients(new pcl::ModelCoefficients());

seg.setInputCloud(cloud.makeShared());
seg.segment(*inliers, *coefficients);
if(inliers->indices.size() != 0){
    std::cout << "Plane detected!" << std::endl;
} else {
    std::cout << "Could not estimate a planar model for the given dataset." << std::endl;
}

#### 结合IMU信息优化
考虑到Fast-LIO本身是一个融合了LiDAR和IMU数据的系统，在实际操作过程中还可以进一步引入加速度计读数辅助完成更加精确稳定的地面提取工作。这不仅有助于提高定位精度还能增强系统的鲁棒性和适应能力.