网站备案认领,wordpress theme sage,岳池建设局网站,百度突然搜不到我的网站在 PointPillars 算法中#xff0c;将点云划分为点柱#xff08;Pillars#xff09;是核心步骤之一#xff0c;用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示#xff0c;方便后续 2D 卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤#xff1a; 1. 点云划分为网格
将 3D…在 PointPillars 算法中将点云划分为点柱Pillars是核心步骤之一用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示方便后续 2D 卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤 1. 点云划分为网格
将 3D 空间划分为规则的网格形成柱状区域Pillars。
操作步骤 定义网格范围和分辨率 确定点云的空间范围例如 X min , X max , Y min , Y max , Z min , Z max X_{\text{min}}, X_{\text{max}}, Y_{\text{min}}, Y_{\text{max}}, Z_{\text{min}}, Z_{\text{max}} Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,Zmax设置网格分辨率Pillar 尺寸 Δ X , Δ Y \Delta X, \Delta Y ΔX,ΔY 例如每个 Pillar 的大小为 0.16 × 0.16 m 0.16 \times 0.16 \, \text{m} 0.16×0.16m。 计算网格索引 对每个点 ( x , y , z ) (x, y, z) (x,y,z)计算其在网格中的索引 u ⌊ x − X min Δ X ⌋ , v ⌊ y − Y min Δ Y ⌋ u \lfloor \frac{x - X_{\text{min}}}{\Delta X} \rfloor, \quad v \lfloor \frac{y - Y_{\text{min}}}{\Delta Y} \rfloor u⌊ΔXx−Xmin⌋,v⌊ΔYy−Ymin⌋ u , v u, v u,v 分别是点在 X X X 和 Y Y Y 方向上的网格索引。 2. 构建 Pillar 数据结构
每个 Pillar 中包含若干点的特征点云数据是稀疏的因此部分 Pillar 可能没有点。
操作步骤 点分组 将所有点根据其网格索引分配到对应的 Pillar 中。例如第 ( u , v ) (u, v) (u,v) 个 Pillar 包含所有满足条件的点 P pillar ( u , v ) { ( x , y , z , i ) ∣ 点的索引为 ( u , v ) } P_{\text{pillar}}(u, v) \{ (x, y, z, i) \mid \text{点的索引为 } (u, v) \} Ppillar(u,v){(x,y,z,i)∣点的索引为 (u,v)} 固定点数量 为了适配神经网络每个 Pillar 中的点数量固定为 N max N_{\text{max}} Nmax 如果点数超过 N max N_{\text{max}} Nmax随机采样。如果点数不足 N max N_{\text{max}} Nmax用零点填充。 特征提取 对每个点提取以下特征 ( x , y , z , i ) (x, y, z, i) (x,y,z,i)点的原始坐标和反射强度。相对坐标相对于 Pillar 中心的偏移量 Δ x x − x pillar center , Δ y y − y pillar center \Delta x x - x_{\text{pillar center}}, \quad \Delta y y - y_{\text{pillar center}} Δxx−xpillar center,Δyy−ypillar center 形成固定维度的张量 对每个 Pillar构造 N max × D N_{\text{max}} \times D Nmax×D 的特征矩阵其中 D D D 是特征维度例如原始坐标 相对坐标 强度。 3. BEV (Bird’s Eye View) 特征图
将所有 Pillar 的特征投影到 BEV 平面形成伪影像特征图。
操作步骤 初始化 BEV 特征图 创建一个固定大小的张量 ( H , W , C ) (H, W, C) (H,W,C)对应网格的高度、宽度和通道数。 H X max − X min Δ X H \frac{X_{\text{max}} - X_{\text{min}}}{\Delta X} HΔXXmax−Xmin W Y max − Y min Δ Y W \frac{Y_{\text{max}} - Y_{\text{min}}}{\Delta Y} WΔYYmax−Ymin 填充特征图 对于每个 Pillar将其特征向量映射到特定网格单元的通道维度中。 零填充 如果某些网格单元没有对应的 Pillar用零填充。 代码实现示例
以下是一个简单的 Python 实现框架
import numpy as npdef create_pillars(point_cloud, grid_size, pillar_size, max_points_per_pillar):将点云划分为点柱 (Pillars) 并提取特征。Args:point_cloud: (N, 4) 点云数据包含 (x, y, z, intensity)grid_size: [x_min, x_max, y_min, y_max]pillar_size: [pillar_x_size, pillar_y_size]max_points_per_pillar: 每个 Pillar 的最大点数Returns:pillars: (num_pillars, max_points_per_pillar, feature_dim)x_min, x_max, y_min, y_max grid_sizepillar_x_size, pillar_y_size pillar_size# 筛选点云范围内的点mask (point_cloud[:, 0] x_min) (point_cloud[:, 0] x_max) \(point_cloud[:, 1] y_min) (point_cloud[:, 1] y_max)points point_cloud[mask]# 计算网格索引x_indices np.floor((points[:, 0] - x_min) / pillar_x_size).astype(int)y_indices np.floor((points[:, 1] - y_min) / pillar_y_size).astype(int)# 按索引分组点num_pillars (x_max - x_min) // pillar_x_size * (y_max - y_min) // pillar_y_sizepillars np.zeros((num_pillars, max_points_per_pillar, 7)) # [x, y, z, intensity, delta_x, delta_y, delta_z]for i, (x_idx, y_idx) in enumerate(zip(x_indices, y_indices)):pillar_idx x_idx * y_max y_idx # Pillar 的一维索引if len(pillars[pillar_idx]) max_points_per_pillar:delta_x points[i, 0] - (x_idx * pillar_x_size pillar_x_size / 2)delta_y points[i, 1] - (y_idx * pillar_y_size pillar_y_size / 2)pillars[pillar_idx].append([*points[i, :4], delta_x, delta_y, points[i, 2]])return pillars实践优化
GPU 加速使用 CUDA 或 TensorFlow/PyTorch 操作处理点云。稀疏优化利用稀疏张量库减少计算成本。并行化在点划分和特征提取阶段进行并行处理。
