激光雷达的工具箱
设计、分析和测试激光雷达处理系统
Lidar Toolbox™为设计、分析和测试激光雷达处理系统提供算法、函数和应用程序。您可以执行目标检测和跟踪、语义分割、形状拟合、激光雷达注册和障碍检测。该工具箱提供了工作流程和一个应用程序,用于激光雷达-相机交叉校准。
工具箱可以让您从Velodyne流数据®并读取Velodyne和IBEO激光雷达传感器记录的数据。激光雷达查看器应用程序可以交互式可视化和分析激光雷达点云。您可以使用机器学习和深度学习算法(如point柱子、SqueezeSegV2和pointnet++)训练检测、语义分割和分类模型。Lidar Labeler App支持手动和半自动标记激光雷达点云,用于训练深度学习和机器学习模型。
“激光雷达工具箱”提供了感知和导航工作流的激光雷达处理参考示例。大多数工具箱算法支持C/ c++代码生成,用于与现有代码、桌面原型和部署集成。
开始
学习激光雷达工具箱的基础知识
I / O
读取、写入和可视化激光雷达数据
预处理
从三维点云中下采样、过滤、变换、对齐、阻塞、组织和提取特征
标记,分割和检测
使用深度学习和几何算法对点云数据中的对象进行标记、分割、检测和跟踪
校准和传感器融合
交互式执行校准,估计激光雷达-相机变换,并从每个传感器融合数据
导航和映射
点云配准和地图构建,二维和三维SLAM,二维障碍物检测
激光雷达工具箱支持硬件
支持第三方硬件