Welcome-球速体育激光雷达概述

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　　Lidar（激光雷达）是“Light Detection and Ranging（激光探测和测距）”的首字母缩写。激光雷达传感器是像雷达和声纳一样的测距传感器。这些传感器会发射激光脉冲，并接收物体反射回的激光脉冲来感知周围环境的结构。它们会记录反射的光能以确定到物体的距离，从而创建环境的二维或三维表示。激光雷达日益成为多个行业用于开发感知系统的主要传感器之一。它们支持目标检测、语义分割等三维感知工作流，以及地图构建、同步定位与地图构建 (SLAM) 和路径规划等导航工作流。

　　形式收集周围环境的高密度三维信息，其精度高于雷达和声纳等其他测距传感器。这反过来又提高了三维重建的精度。

　　语义分割、目标检测和跟踪、激光雷达相机数据融合和激光雷达 SLAM等激光雷达处理工作流取得最新的进展，这使得业界将激光雷达纳入其开发工作流中。您可以使用 MATLAB 等工具来开发和应用激光雷达处理算法。

　　激光雷达广泛应用于各行各业，涵盖自动驾驶和地球科学等领域。我们可以根据装载这些应用的平台将其大致分为三组。

　　机载激光雷达是无人机(UAV) 或飞机上装载的激光雷达传感器。机载激光雷达能够捕获大型地形的三维点云数据，这些数据可用于激光雷达地图构建、特征提取、地形分类和其他用例。

　　是装载在固定平台上的激光雷达。它们通常用于土地测量、道路测量、拓扑地图构建、数字高程图 (DEM) 创建以及农业和其他应用。这些激光雷达更适合需要更精准地捕获详细数据的应用。

　　是接到汽车或卡车等移动平台上的地面激光雷达。自动驾驶是移动式激光雷达最重要的应用场景。车载激光雷达可捕获周围环境的三维点云数据，这些数据又进一步用于感知和导航工作流。这些工作流将在下一节中进行详细介绍。

　　激光雷达广泛用于室内机器人领域，它们通常装载在移动机器人上。除了三维激光雷达，二维激光雷达或激光扫描仪也用于室内机器人领域，如激光雷达扫描和地图构建。它们会收集周围环境的景深信息，该信息随后基于用例得到进一步处理。

　　MATLAB 和Lidar Toolbox™可简化激光雷达处理任务。凭借专用工具和函数，MATLAB 可帮助您克服处理激光雷达数据时所面临的常见挑战，如三维数据类型、数据稀疏性、数据中的无效点和高噪声。

　　您可以将实时和记录的激光雷达数据导入 MATLAB，实施激光雷达处理工作流，并创建 C/C++ 和 CUDA®代码以部署到生产环境中。

　　MATLAB 在处理激光雷达点云时提供的一些重要功能将在以下章节中介绍。

　　要使用 MATLAB 处理任何传感器数据，第一步是将数据放入 MATLAB 工作区中。您可以执行以下操作：

　　您可以预处理激光雷达数据，以提高数据质量并从中提取基本信息。Lidar Toolbox™ 提供了对点云进行下采样、中位数滤波、对齐、变换和提取特征等功能。

　　MATLAB 支持激光雷达相机标定，以估计用于融合相机和激光雷达数据的激光雷达-相机变换。您可以进一步融合激光雷达点云中的颜色信息，并使用同一位置的相机提供的二维边界框估计激光雷达中的三维边界框。

　　借助 MATLAB，您可以应用深度学习算法基于激光雷达数据进行目标检测和语义分割。

　　您只需在 MATLAB 中编写几行代码，就可以导入预训练的语义分割模型，包括基于激光雷达数据的 PointSeg 和 SqueezeSegV2。您还可以训练、评估和部署自己的深度学习模型。

　　MATLAB 支持设计、训练和评估稳健的检测器，如PointPillarsComplexYolo-V4网络。您可以检测并拟合激光雷达点云中目标周围的定向边界框。

　　Lidar Toolbox 中的激光雷达标注器可简化点云标注任务。您可以手动标注点云以执行目标检测和语义分割，应用内置或自定义算法来自动标注激光雷达点云，并评估自动化算法的性能。

　　MATLAB 可以将纳入到一个端到端目标跟踪工作流的多个领域整合在一起。这样，您便能够读取并预处理激光雷达数据，应用深度学习来检测目标，使用预定义的跟踪这些目标，并将其部署在目标硬件上。

　　MATLAB 提供了多个函数，用于配准激光雷达点云，并通过SLAM算法根据地面激光雷达数据机载激光雷达数据构建三维地图。其中包括：

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