聚类时过滤点云

为过滤车体和车体旁可能影响规划的障碍物，在lidar_euclidean_cluster_detect功能包中新增filteredPointsBydistance函数。

void filteredPointsBydistance(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr in_cloud_ptr,
                              pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr out_cloud_ptr)
{
    // 清空输出点云中的点
    out_cloud_ptr->points.clear();

    // 遍历输入点云中的每一个点
    for (unsigned int i = 0; i < in_cloud_ptr->points.size(); i++)
    {
        // 检查点是否在设定的范围内（车辆的前、后、左、右范围）
        if (in_cloud_ptr->points[i].x < _lidar_front_car_range && // 点的 x 值小于前方激光雷达范围
            in_cloud_ptr->points[i].x > -_lidar_back_car_range && // 点的 x 值大于后方激光雷达范围
            in_cloud_ptr->points[i].y < _lidar_left_car_range && // 点的 y 值小于左侧激光雷达范围
            in_cloud_ptr->points[i].y > -_lidar_right_car_range) // 点的 y 值大于右侧激光雷达范围
            continue; // 如果点在范围内，跳过该点

        // 检查点是否在一个特定的小区域内
        if (in_cloud_ptr->points[i].x < 0.2 && // 点的 x 值小于 0.2
            in_cloud_ptr->points[i].x > 0.0 && // 点的 x 值大于 0.0
            in_cloud_ptr->points[i].y < -0.5 && // 点的 y 值小于 -0.5
            in_cloud_ptr->points[i].y > -0.9 && // 点的 y 值大于 -0.9
            in_cloud_ptr->points[i].z > -0.4 && // 点的 z 值大于 -0.4
            in_cloud_ptr->points[i].z < 0.0) // 点的 z 值小于 0.0
            continue; // 如果点在此小区域内，跳过该点

        // 如果点不在上述范围，添加到输出点云中
        out_cloud_ptr->points.push_back(in_cloud_ptr->points[i]);
    }
}

在点云回调函数velodyne_callback中调用:

        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr current_sensor_cloud_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
        pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr filtered_cloud_ptr(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
        
        autoware_msgs::Centroids centroids;
        autoware_msgs::CloudClusterArray cloud_clusters;
        
        pcl::fromROSMsg(*in_sensor_cloud, *current_sensor_cloud_ptr);

        _velodyne_header = in_sensor_cloud->header;
        // 修改
        filteredPointsBydistance(current_sensor_cloud_ptr, filtered_cloud_ptr);