欧几里德聚类（Euclidean Clustering）是一种基于欧几里德距离度量的无监督学习算法，用于将空间中的点云数据划分为具有相似特征的簇。该算法通过计算相邻点之间的欧几里德距离，将距离小于设定阈值的点归为同一簇，从而实现点云的分割。在自动驾驶领域，欧几里德聚类常用于处理激光雷达（LiDAR）获取的三维点云数据，帮助识别道路上的行人、车辆、障碍物等独立目标。
在自动驾驶汽车的实际开发中，欧几里德聚类的优势在于其计算效率和直观性。它能够快速处理大规模点云数据，为后续的目标检测和跟踪提供清晰的候选区域。例如，通过调整距离阈值和最小簇大小等参数，可以灵活适应不同场景的需求，如区分密集停放的车辆或稀疏的行人。随着点云处理技术的发展，欧几里德聚类常与其他算法（如DBSCAN或深度学习模型）结合使用，以提升复杂环境下的感知精度。延伸阅读可参考《Point Cloud Processing for Autonomous Driving》（Springer, 2022）中关于传统聚类算法的章节。