在地形中匹配路径

Question

我需要将lidar（x / y / height）记录的路径匹配到地图图块（像素高度字段）

我可以假设问题是2.5D（即每个点的唯一高度，没有洞穴），并且该区域足够小以使网格均匀（不需要考虑曲率）。当然，赛道数据很嘈杂，而且我事先没有任何已知的位置。

不是基于完整的基于3D点的迭代最近点是否有任何简单的表面路径匹配算法我应该看看？

具体来说，它似乎是一个图像处理问题（x，y，高度=强度）所以某种蛇匹配算法？

Answer 1

不是强力（计算每个起点的完整路径的误差），而是只能扩展最佳点并可能节省大量工作。

1. 规格化：

   • 从路径中的所有点减去（pathMinX，pathMinY）。
   • 从网格中的所有点减去（gridMinX，gridMinY）。

2. 查找pathMaxX，pathMaxY，gridMaxX，gridMaxY。

3. deltaMaxX = gridMaxX - pathMaxX，deltaMaxY = gridMaxY - pathMaxY。

4. 为deltaX和deltaY的所有组合创建一个包含（deltaMaxX + 1）*（deltaMaxY + 1）节点的数组或列表。每个节点都必须包含以下信息：

   • index，初始化为0
   • deltaX和deltaY，使用循环计数器进行初始化
   • 错误，初始化为（path [0] .height - grid [path [0] .x + deltaX] [path [0] .y + deltaY] .height）^ 2

5. 按错误排序数组。

6. 当arr [0] .error＆lt; = arr [1] .error：

   • ARR [0]的.index ++
   • if arr [0] .index == n：return（arr [0] .deltaX，arr [0] .deltaY）
   • arr [0] .error + =（path [arr [0] .index] .height - grid [path [arr [0] .index] .x + arr [0] .deltaX] [path [arr [ 0] .index] .y + arr [0] .deltaY] .height）^ 2

7. 删除节点0并将其插入正确的位置，以便数组再次排序。

8. 重复步骤6.和7.直到找到解决方案。

如果你首先将路径中的点按极端高度排序（首先是最低点和最高点，然后朝着网格的平均高度移动，例如，你应该（我认为值得）你可以进一步改进算法，例如按abs（height - averageGridHeight）降序排序。像这样大的错误是早期产生的，因此分支可以提前减少。

Answer 2

纯粹是理论上的，但是如果你将3D数据编码为灰度图像（3D路径作为灰度图像，高度图已经可能就是这样，只需要确保尺度有意义）。

如果您将3D路径作为灰度图像并将高度图作为灰度图像，那么您可以使用计算机视觉技术在干草堆搜索中进行搜索。例如，在OpenCV中，有一些技术可以在更大的图像中查找子图像：

1. Template Matching - （过度简化）使用滑动窗口进行像素比较
2. Chamfer Matching - 更多地使用边缘 - 可能更适合您的目标。记得我ran into an allocation bug上次使用它：它最终会起作用，但需要一点爱（做malloc修复并跟踪读取误报的成本）但是有一些选项可以处理比例差异

模板匹配示例：

倒角匹配示例：