LIDAR工具箱
diseñe，肛门
LIDAR TOOLBOX™ofrece algoritmos，funciones y Apps paradiseñar，Analizar y probar sistemas de procesamiento deatos de datos de lidar。PUEDE REALIZAR TAREAS dEdeteccióny Seguimiento de objetos，Segmentaciónmemántica，Ajuste de formas，Ridar ydetecciónde Obsoffos。ESTA工具箱Proporciona flljos de trabajo y una app decalibraciónCruzadade lidar ycámara。
Con la toolbox, puede transmitir datos desde dispositivos de LiDAR de Velodyne®y leer datos registrados por sensores de LiDAR de Velodyne e IBEO. La app Lidar Viewer permite visualizar y analizar nubes de puntos de LiDAR de manera interactiva. Puede entrenar modelos de detección, segmentación semántica y clasificación con algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, tales como PointPillars, SqueezeSegV2 y PointNet++. La app Lidar Labeler permite el etiquetado manual y semiautomático de nubes de puntos de LiDAR para entrenar modelos de Deep Learning y Machine Learning.
LIDAR工具箱Proporciona ejemplos de procesamiento deatos de lidar para para flajos de trabajo depercepciónynavegación。LaMayoríaDelos algoritmos de esta工具箱Adventen lageneracióndeCódigoc/c ++ para intemblearloconCódigo存在，Asícomocomo el prototipado de escritorio y el despliegue。
Transmisión y lectura de datos de LiDAR
Transmita nubes de Puntos de lidar en vivo desde sensores de lidar de velodyne。Lea Datos de lidar en diferentes difeRentes de Archivo，Tales como pcap，las，ibeo，pcd y ply。
datos datos de lidar
Aplique Funciones y Algoritmos para Contrair nubes de Puntos，de no Enallyadas是一个组织，节段性El Terreno，Reducir la tasa de Muestreo，Transformar nubes de Puntos d puntos y extrapterercaracterísticationdenubes de nubes de puntos de puntos de lidar de lidar。
VisualizaciónyAnálisisdeatos de lidar
Visualice，Analice y Realice Operaciones de datos datos de lidar con la app lidar查看器。UTILICE ALGORITMOS de preprocesamiento Informados o para para eleminar el terreno o el Ruido，filtrar la mediana，y recortar y reducir y reducir la tasa de datos deatos de datos de lidar。
年代egmentación semántica de datos de LiDAR
Aplique algoritmos de Deep Learning Para Segmentar Nubes de Puntos de Lidar。参议员，Pruebe yResesúeRedesdesegmentaciónmemántica，Como Pointnet ++，Pointseg y Squeezesegv2，con Datos de lidar。Generecódigoc/c ++ o cuda®Para la Plataforma de硬件。
Detección de objetos en nubes de puntos de LiDAR
检测Ajuste cuadros delimitadores Orientados alredados de objetos en nubes de puntos de lidar yutilícelosen el seguimiento de objetos o en fllajos de trabajo de trabajo de eDiquetado de lidar。diseñe，enterenene y esture dectoutor totores robustos，tales como redes pointpillars，y generecódigoc/c ++ o cuda o cuda para para la plataforma de Hardware。
Etiquetado de Datos de lidar
Etiquete Nubes de Puntos de Lidar para Entrenar Modelos De深度学习。Aplique algoritmos intementAs o partonizados para para para el eTiquetado de nubes de puntos de lidar con la app lidar lidar lidar y evaloun y e e el rendimiento de los algoritmos deautomatización。
Calibración entre LiDAR y cámaras
Efectúe una calibración cruzada entre sensores de LiDAR y de cámara para fusionar los datos de la cámara y de LiDAR. Utilice la app Lidar Camera Calibrator para detectar, extraer y visualizar características de tablero a partir de imágenes y nubes de puntos de LiDAR. Estime la matriz de transformación rígida entre la cámara y el LiDAR con los resultados de la detección de características.
Registro de LiDAR y localización y mapeo simultáneos (SLAM)
Registre nubes de puntos de LiDAR extrayendo e identificando coincidencias en descriptores de histogramas de características de puntos rápidos (FPFH) o utilizando la coincidencia de segmentos. Implemente algoritmos de SLAM 3D uniendo secuencias de nubes de puntos de LiDAR a partir de datos de LiDAR terrestres y aéreos.
procesamiento deatos de lidar en 2d
Implemente algoritmos SLAM a partir de barridos de LiDAR en 2D. Estime posiciones y cree cuadrículas de ocupación binarias o probabilísticas utilizando lecturas de sensores reales o simuladas.
