地面点云提取：概述、方法与实现

点云数据是一种由坐标点组成的三维空间数据表示形式，广泛应用于计算机图形学、机器人技术和地理信息系统等领域。在许多应用中，我们需要从点云数据中提取出地面信息，以实现场景分割、障碍物检测和建图等任务。本文将介绍地面点云提取的概念和方法，并给出相应的源代码实现。

一、地面点云提取的概述
地面点云提取是指从混合点云数据中分离出地面平面的过程。由于地面通常是一个相对平坦的区域，地面点云提取可以通过一系列的算法和技术来实现。其目的是为了减少非地面点对后续任务的干扰，提高点云数据处理的效率和准确性。

二、地面点云提取的方法

1. 基于阈值的方法：最简单的地面点云提取方法是基于高度阈值的筛选。通过设置一个高度阈值，大于该阈值的点被认为是非地面点，小于该阈值的点则被视为地面点。这种方法适用于相对平坦且无明显高低变化的场景。

2. 基于形状的方法：另一种常见的地面点云提取方法是基于地面平面的形状特征。该方法在计算每个点与其邻域点的法向量时，通过对比法向量与给定阈值的差异来判断点是否属于地面。通过考虑点云数据的局部几何信息，这种方法更适用于复杂地形场景。

3. 基于统计的方法：统计学方法通过分析点云数据的属性分布来实现地面点云提取。常见的方法包括基于高度分布、点密度、曲率和聚类分析等。这些方法利用点云数据的统计特征来推断地面和非地面点之间的差异。

三、地面点云提取的实现
下面是一个基于形状的地面点云提取的示例代码：