粒子滤波的烟雾羽流路径追踪算法

粒子滤波的烟雾羽流路径追踪算法是一种用于跟踪烟雾羽流路径的方法。在这个算法中，使用粒子滤波器来估计烟雾羽流的位置和运动轨迹。

引用\[2\]中提到了一种基于波形识别的激光雷达系统，可以通过识别烟雾的波形来识别被检测目标的性质。这种方法通过记录目标的波形来恢复隐藏在烟雾中的目标，并且能够过滤掉不属于特定能见度范围的虚假目标。

此外，引用\[1\]中提到了一种动态半径异常值去除（DROR）滤波器，可以用于去除点云中的噪声点并保留烟雾羽流的基本点。该滤波器通过根据每个点的原始几何属性设置每个点的搜索半径来动态应用过滤器，从而避免了在三维意义上移除环境中的点。

综合以上引用内容，粒子滤波的烟雾羽流路径追踪算法可以通过使用波形识别和动态半径异常值去除滤波器来实现。通过识别烟雾的波形特征，可以恢复隐藏在烟雾中的目标，并通过动态半径异常值去除滤波器去除噪声点并保留烟雾羽流的基本点。这样就可以实现对烟雾羽流路径的追踪。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Autonomous Driving in Adverse Weather Conditions: A Survey - 恶劣天气条件下的自动驾驶：一项调查 ...](https://blog.csdn.net/i6101206007/article/details/128737016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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