您现在可以从选择Velodyne激光雷达传感器直接获取实时激光雷达数据到MATLAB。这段视频将告诉你如何开始。

首先，我将回顾如何连接到您的硬件。然后我将展示在MATLAB中读取激光雷达点云的不同选项。最后，您将了解如何开始使用MATLAB中提供的一些激光雷达处理功能。

在开始之前，您需要确保已经安装了所有必需的产品和硬件支持包。s manbetx 845万博1manbetx

目前支持以下Velodyne LiDAR传感器。万博1manbetx在这个例子中，我将使用一个Velodyne帕克传感器。

这是因为它是安装在我的办公桌上的传感器。我把它连接到电源和我的计算机的以太网端口。

之前我连接到从MATLAB传感器，我会检查使用VeloView软件，这是一个免费的第三方工具的连接。

我可以打开传感器蒸汽，指定我正在使用的传感器和激光雷达端口。这里使用的是默认值，即2368。我可以看到来自传感器的实时数据，如果我在我的办公室里移动，你可以在显示的点云里看到这个移动。

因此，这是一切运作良好。我可以连接到从MATLAB传感器。之前，我这样做，我应该确保关闭VeloView软件。

在MATLAB中，我可以连接到使用velodynelidar功能的传感器。指定传感器名称。在这里，你还可以指定端口和校准文件，如果你有一个。我使用这些默认值。默认校准文件是可以被Velodyne激光雷达提供的一个。

所以你可以看到我已经成功地连接到该设备。我可以预览与预览功能的传感器传来的数据。现在你可以看到的数据是流成MATLAB的身影。再一次，如果我在办公室移动，你可以看到预览更新以反映这一点。

但是流预览不保存任何数据。如果我想在MATLAB中获取数据，我可以使用read函数。它会把数据读入点云变量。你们可以看到，我在MATLAB中读取了一个有57000个点的单点云。我可以使用pcshow函数来查看这个点云。现在这些数据已经在MATLAB中得到并可视化了。

除了按需点云读数之外，我还可以将数据流传输到MATLAB中的缓冲区中。如果我开始获取v并查看对象，我们现在可以看到流是真实的，可用的点云数量随着时间的推移继续增加。

我可以从缓冲区的开始读取点云，一次读取一个点云，或者分组读取，我可以在MATLAB中分析这些数据，同时数据继续流进缓冲区的末尾。

我还可以停止缓冲收购。当我这样做时，我仍然可以访问缓冲区中剩余的数据。所以有一些不同的选择读取点云从设备。

现在，让我们说，我想开始做这些点云的一些处理。当我想学习如何做在MATLAB的东西，我喜欢搜索文档。如果我搜索雷达处理，我看到有专门为这整个文档章节。比方说，我想要做一些细分。有与许多可用的激光雷达预处理功能在这里的部分。我看到其中一人是pcsegdist，它可以分段点云成集群基于欧氏距离。

每当我试图用一个新的功能，第一次，我想看看可用的例子。我在这里看到有在其中创建一些人造球体数据为例，然后它是基于距离的分割和被发现的两个群集通过颜色区分。这似乎是一个有趣的应用程序。我将在MATLAB打开实际脚本。而且我可以运行它，但不是用这个人造的数据，我会用数据具体到我的应用程序，这是实时数据从我的传感器来取代它。

所以，现在如果我运行它，它会从我的传感器读取，然后对这些数据进行这些计算的其余部分。

现在我可以在这个图可以看到更多的我的办公室内的点被认为是同一个集群中有第二个集群这里在我的办公室的椅子是我身后。

如果我想找到我的办公室更不同的集群，我可以改变这个最小距离，这样，而不需要为半米客场被不同的集群点，让我们说，他们只需要有十厘米远。而且我还会改变颜色映射，使得相邻集群有更多不同的颜色。

现在，让我们再次运行此。

在弹出的图中，我可以看到在我的办公室里，不同的部分有很多不同的颜色。我被认为是一种颜色。我的椅子是另一种颜色。这面有我电脑的墙是另一种颜色。在我办公室另一边的桌子上发现了几个不同的簇。

所以，这些都是一些的第一步，我会采取一些探索新的激光雷达处理功能，然后使之适应自己的需要。

为了回顾一下，我介绍了开始使用硬件所需要的三个步骤。首先测试您的连接，然后连接在MATLAB与velodyne lidar函数。您可以使用read函数读取点云，也可以使用start和stop函数读取流点云。然后，当您继续进行处理时，您可以探索所提供的点云处理功能，并调整这些示例以满足您自己的需要。

谢谢。