我对PCL很新。 我试图检测一个物体下面的地板，以检查物体是否翻倒或是否水平放置。
我检查了API并找到了方法：pcl::PointCloud< T >::at。
似乎我可以使用at来检测点的Z值。这是对的吗？
如果是，我很困惑，它应该如何运作。在数学上，一个点是无限小的。在我的扫描中，我看到点密度越小，它们在Z方向上越明显。 会不会总是回归一点？该值是最近物理点的平均值吗？
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在documentation中引用，pcl::PointCloud< T >::at返回给定列和行信息（大致为X，Y）的单个点的信息（坐标加上其他数据，具体取决于点格式）深度图像）。因此，此方法仅适用于有组织的云。
不幸的是，并非每一点都是有效的观点。除非您过滤点云，否则您可能会发现无效的测量值（具有NaN组件的点）。这很正常，只需使用过滤器丢弃这些点。你的直觉是正确的，离传感器越远，点密度越小。
至于您要实现的目标，您应该查看PCL网站上的planar segmentation tutorial和Table Object Detector software by Nicolas Burrus。后者提取一个平面，并在其上面提取物体簇。