轻量级且精准的点云聚类算法：adaptive_clustering

简介：
adaptive_clustering是一种高效的点云处理技术，旨在提供轻量化和高精度的数据分类解决方案。该算法能够自动调整参数以适应不同场景需求，实现精确的点云数据分组与分析，在减少计算资源消耗的同时保证了聚类效果的准确性与可靠性。 自适应聚类是一种轻量级且精确的点云聚类方法。 如何安装 ``` $ cd ~catkin_wssrc $ git clone https://github.com/yzrobotadaptive_clustering.git $ cd ~catkin_ws $ catkin_make ``` 引用 如果您正在考虑使用此代码，请参考以下内容： @article{yz19auro, author = {Zhi Yan and Tom Duckett and Nicola Bellotto}, title = {Online learning for 3D LiDAR-based human detection: Experimental analysis of point cloud clustering and classification methods} }