Угловое обнаружение в массиве точек

Question

Я получаю pointcloud от моего лидара, который в основном представляет собой множество массивов точек в 2D декартовых координатах. Есть ли эффективный способ обнаружения углов, образованных такими двумерными точками?

То, что я пробовал до сих пор, это обнаружить кластеры, а затем применить RANSAC на каждом кластере для обнаружения двух линий, а затем оценить точку пересечения этих двух линий. Этот метод работает хорошо, когда я знаю, сколько у меня кластеров (в этом случае я помещаю 3 ящика перед моим роботом), и когда окружение робота бесплатное и никаких других объектов не обнаружено.

Что бы я хотел сделать, это запустить общее определение угла, затем взять точки, окружающие каждый угол, и проверить, являются ли линии ортогональными. Если это так, то я могу рассмотреть этот угол как функцию. Это сделает мой алгоритм более гибким, когда дело доходит до окружающей среды.

Вот визуализация данных я получаю:

Answer 1

Есть много много способов сделать это. Первое, что я попробую в вашем случае, это связать с допустимым порогом расстояния для разрывов, используя естественное лидовое сканирование порядка точек. Тогда это становится проблемой либо оценки локальной куратуры, либо, как вы это делали, роста и слияния линейных сегментов.