激光雷达工具箱™的算法，funciones y app para diseñar，分析可能的系统，处理的数据，激光雷达。我们的目标是detección我们的目标是segmentación semántica，我们的形式是，我们的目标是detección我们的obstáculos。一个工具箱比例的flujos de trabajo y una app de calibración cruzada de LiDAR y cámara。

Con la toolbox, puede transmitir datos desde disposivos de LiDAR de Velodyne^®y激光雷达测量仪传感器数据测量仪。La app Lidar Viewer permite可视化分析nubes de puntos de Lidar de manera互动。Puede entrenar modelos de detección, segmentación semántica y clasificación con algitmos de Machine Learning y Deep Learning, tales como pointcolumns, SqueezeSegV2 y pointnet++。La app Lidar Labeler permite el礼仪手册y semiautomático de nubes de puntos de Lidar para entrar modelos de Deep Learning y机器学习。

激光雷达工具箱比例的ej就业的参考程序的数据的激光雷达的flujos的trabajo的percepción y navegación。La mayoría de los algoritmos de esta工具箱纳纳尔La generación de código C/ c++ para integrarlo con código existente, así como el prototipado de escritorio y el despliegue。