autoware 聚类

### Autoware中的聚类实现及其应用

在Autoware项目中，聚类算法主要用于处理来自激光雷达(LiDAR)的数据，以便识别环境中的不同物体。这些物体可以是其他车辆、行人或其他障碍物。

对于LiDAR数据的聚类操作通常由`Euclidean Clustering`完成。该方法基于欧几里得距离来分隔点云数据集内的各个部分[^1]。具体来说，在接收到原始点云之后，会先通过滤波器去除不必要的噪声点或地面点，从而减少后续计算量并提高准确性；接着利用欧式聚类将剩余的有效点划分为多个簇(cluster)，每一个簇代表一个可能存在的实体对象。

为了更好地理解如何使用Autoware中的聚类功能，下面给出了一段Python伪代码示例，用于展示从启动节点到获取最终聚类结果的过程：

import rospy
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
from pcl_helper import *

def do_euclidean_clustering(white_cloud):
    # 创建kdtree
    tree = white_cloud.make_kdtree()
    
    # 创建集群提取对象
    ec = white_cloud.make_EuclideanClusterExtraction()

    # 设置参数
    ec.set_ClusterTolerance(0.05)
    ec.set_MinClusterSize(100)
    ec.set_MaxClusterSize(2500)

    # 搜索模式设置为KDTree
    ec.set_SearchMethod(tree)

    # 执行聚类
    cluster_indices = ec.Extract()
    return cluster_indices, tree


if __name__ == "__main__":
    rospy.init_node('euclidean_cluster_example')
    
    # 订阅点云话题
    cloud_sub = rospy.Subscriber("/velodyne_points", PointCloud2, callback_function)

    while not rospy.is_shutdown():
        try:
            # 假设已经获得了预处理后的白色点云'white_cloud'
            clusters, _ = do_euclidean_clustering(white_cloud)
            
            # 对每个cluster做进一步处理...
        
        except Exception as e:
            print(e)

此代码片段展示了订阅Velodyne LiDAR发布的点云消息，并对其进行欧式聚类分析的方法。需要注意的是实际部署时还需要考虑更多细节配置以及与其他模块之间的交互逻辑。