在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。
在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法。首先是将扫描到的点云移除平面处理，然后移除平面后一定范围内的点云数据分割成不同的对象。该论文的是集中解决了在很小的计算量的条件下，能够在大多数系统上做到高效的分割。避免了直接对3D点云的计算，并直接在2.5D 的深度图像上进行操作。此方案能够很好的解决处理稀疏的3D点云数据。作者使用了新型Velodyne VLP-16扫描仪，并且代码是在C++和ROS中实现了这种方法，并且代码是开源的，这种方法可以做到使用单核CPU以及高于传感器的帧运行速率运行，能够产生高质量的分割结果。
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