基于激光雷达点云的车辆轴距测量系统

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案例介绍

项目名称：基于激光雷达点云的车辆轴距测量系统

基于 C++17、Qt、PCL 开发的桌面端点云处理与车辆尺寸测量系统，面向激光雷达采集的车辆点云数据，实现 .pcd 点云导入、三维可视化、算法参数配置、处理流程控制和轴距测量结果展示。系统围绕“原始点云输入 -> 点云预处理 -> 地面分割 -> 车辆目标检测 -> 车轮定位 -> 轴距计算 -> 可视化反馈”的流程设计，完成从点云数据到车辆结构参数输出的自动化处理。

主要工作：

负责系统整体功能设计与模块划分，将项目拆分为点云处理算法模块、Qt 界面模块、参数配置模块和结果展示模块，降低界面逻辑与算法逻辑耦合。
基于 PCL 实现点云预处理流程，包括点云读取、体素降采样、范围裁剪、噪声点过滤等操作，减少冗余点数量并提升后续分割与检测效率。
设计地面分割与车辆目标提取流程，通过点云空间特征、聚类分析和几何约束，从场景点云中分离车辆主体区域，为车轮定位提供有效输入。
实现车轮候选区域定位与轴距计算逻辑，根据车辆点云的几何分布特征识别前后轮位置，并计算前后轮中心距离，输出车辆轴距测量结果。
使用 YAML 配置文件管理算法参数，如滤波阈值、聚类距离、点数范围、几何约束等，支持在不同点云数据和测试场景下快速调整参数。
基于 Qt 开发桌面交互界面，实现点云文件加载、处理流程触发、参数面板调整、结果面板显示和点云视图交互，提高系统演示和调试效率。
编写独立测试程序与示例点云验证流程，辅助排查车辆检测失败、车轮定位偏差和轴距计算误差等问题。
技术栈：
C++17、Qt、PCL、CMake、YAML、PCD 点云数据处理

项目亮点：

将点云算法处理流程模块化封装，便于单独调试预处理、地面分割、车辆检测、车轮定位和轴距计算等步骤。
支持通过配置文件和界面参数面板调整算法阈值，避免将特定数据集参数硬编码到程序中。
结合三维点云可视化与结果面板反馈，能够直观观察车辆检测区域、车轮定位效果和最终轴距结果，便于算法迭代和毕业设计演示。