Proposal: LiDAR Point Cloud Clustering using DBSCAN
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@rai-sukant がすでに取り組んでいます。
2026年2月7日 から。
評価
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説明
Description :
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) is a density-based clustering algorithm that groups LiDAR points into objects based on local point density rather than fixed distance thresholds. It identifies “core” points with sufficient nearby neighbors, expands clusters from them, and treats isolated points as noise, making it intuitive for explaining how objects can be segmented from raw point clouds in a 2D LiDAR setting.
Proposed Tasks :
- Implement a DBSCANDetector module in src/components/detection/dbscan/ that clusters point clouds using KdTree from the existing repo.
- Visualize the clustering process step-by-step (e.g., showing visited points, growing clusters, and final cluster boundaries).
- Integrate the new detector with the existing OmniDirectionalLidar, Vehicle, and GlobalXYVisualizer framework so it can run similarly to the current rectangle fitting example.
- Add a new sample program under src/simulations/perception/ demonstrating DBSCAN-based LiDAR point cloud clustering with a simple matplotlib animation.
- Document the algorithm conceptually in a short comment/header explaining eps, min_samples, core points, border points, and noise.
Reference Code : https://github.com/ShisatoYano/AutonomousVehicleControlBeginnersGuide/tree/main/src/simulations/perception/point_cloud_rectangle_fitting
- 主要言語
- Python
- スター
- 1.9k
- フォーク
- 313
- 平均マージ
- 9日 10時間
- マージ済み PR（30日）
- 7
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドなし
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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