C++ 如何检查x-y轴上的碰撞

我正在Ubuntu中用C/C++编写一个移动机器人应用程序，目前我正在使用激光传感器扫描环境，并在机器人移动时检测与物体的碰撞

该激光器的扫描区域为270°，最大半径为4000mm。 它能够检测该范围内的物体，并报告它们与传感器的距离

每个距离都在平面坐标中，因此为了获得更易于阅读的数据，我将它们从平面坐标转换为笛卡尔坐标，然后我将它们打印在文本文件中，然后在MatLab中绘制它们，以查看激光检测到了什么

这张图片显示了笛卡尔坐标系下的典型检测。 值以米为单位，因此0.75表示75厘米，2表示两米。连续的蓝色点是所有检测到的对象，而靠近（0,0）的点是指激光位置，必须丢弃。由于激光扫描区域为270°，y<0下产生蓝点我添加了红线方块（1.5 x 2米）以确定我要执行碰撞检查的区域。 因此，我想实时检测该区域内是否有点（对象），如果有，调用一些函数。这有点棘手，因为此检查还应该能够检测是否存在连续点，以确定对象是否真实（即，如果检测到点，则应搜索最近的点，以确定它们是否构成对象，或者是否只是一个可能是检测错误的点）

这是我用来执行单一扫描的功能：

struct point pt[limit*URG_POINTS];
//..
 for(i = 0; i < limit; i++){
 for(j = 0; j < URG_POINTS; j++){
  ang2 = kDeg2Rad*((j*240/(double)URG_POINTS)-120);
  offset = 0.03;     //it depends on sensor module [m]

  dis = (double) dist[cnt] / 1000.0;
  //THRESHOLD of RANGE
  //      if(dis > MAX_RANGE) dis = 0;  //MAX RANGE = 4[m]
  //      if(dis < MIN_RANGE) dis = 0;
  pt[cnt].x = dis * cos(ang2) * cos(ang1) + (offset*sin(ang1)); // <-- X POINTS
  pt[cnt].y = dis * sin(ang2); // <-- Y POINTS
 // pt[cnt].z = dis * cos(ang2) * sin(ang1) - (offset*cos(ang1)); <- I disabled 3D mapping at the moment
  cnt++;
}
ang1 += diff;
}

struct point pt[limit*URG_POINTS]；
//..
对于（i=0；iMAX_RANGE）dis=0；//MAX RANGE=4[m]
//如果（dispt[cnt].x=dis*cos（ang2）*cos（ang1）+（offset*sin（ang1））；//我想我不能给出一个完整的答案，但我想我可以给出一些想法

你说的实时是什么意思？任何给定的算法运行需要多长时间？你的程序运行在哪个处理器上

通过检测是否<代码> ABS（x）＜0.75 < /代码>和<代码> y＜2 & &＞0 <代码>非常简单，此外，您只应考虑远远超过0的点，所以<代码> x^ 2 +y^ 2 > d < /代码>。
但这应该是琐碎的部分
更有趣的是，它将检测点组。已证明是检测二维点组的一种相当好的聚类算法。这里的关键问题是DBSCAN是否足够快，可用于实时应用。
如果没有，您可能需要考虑优化算法（您可以使用一些巧妙的索引结构将算法的复杂性压到n*log（n））

此外，您可能需要考虑如何整合上一次迭代中的知识（假设频率较高，数据点不应改变太多）

也许值得看看其他机器人技术项目——我可以想象，解释传感器数据以构建环境信息的问题是一个相当常见的问题

更新
在不知道您在哪里无意中将DBSCAN应用于您的问题的情况下，给您提供好的建议是相当困难的。但让我尝试为您提供一个算法如何工作的分步指南：


对于您接收到的每个数据点，您都要检查它是否在您想要观察的区域内。（我上面给出的条件应该有效）
如果数据点在区域内，则将其保存到某种列表中
读取所有数据点后，检查列表是否为空。如果为空，则一切正常。否则，我们必须检查是否有更大的数据点组需要导航

现在更困难的部分来了。你把DBSCAN放在这些点上，然后试着找到一组点。我不知道哪些参数会对算法起作用-这需要尝试。然后你应该有一些点簇。我不完全确定你会对这些点做什么-一个想法是检测每一组的点至少，在极坐标中有最小和最大度数。这样，您可以决定您必须将车辆转向多远。如果两组距离太近，以至于无法通过它们之间的间隙，则必须特别小心

对于DBSCAN的实现，您可以或只是向谷歌寻求帮助。这是一种相当常见的算法，已经被编码了数千次。为了进一步优化速度，创建一个自己的实现可能会有所帮助。但是，如果您发现其中一个实现似乎可用，我会在进行测试之前先尝试一下我会找到方法，并自己实施

如果你在实现算法的过程中遇到了特定的问题，我建议你创建一个新的问题，因为它离这个问题很远，你可能会有更多的人愿意帮助你

我希望事情现在更清楚一点。如果没有，请给出您有疑问的确切点。
我使用的是Intel®Atom™ 处理器D410，时钟速度为1.66GHz ad 4GB DDR2 Ram。每次扫描所需时间不到1.5秒，我希望以尽可能快的方式检查每次扫描后的冲突。不幸的是，我没有发现任何类似项目：（我认为这是一个错误，我的意思是每次扫描不到150毫秒，每次扫描之间有80毫秒的停顿。我会尝试使用DBScan。首先，过滤数据会让您有相对较少的数据需要分组。应该可以在几毫秒内完成。