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。Lidar Viewer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应用程序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。
激光标签
标记激光雷达点云用于训练深度学习模型。使用lidar Labeler应用程序应用内置或自定义算法来自动化激光雷达点云标记,并评估自动化算法性能。
激光雷达注册和同步定位与测绘(SLAM)
通过提取和匹配快速点特征直方图(FPFH)描述符或使用段匹配来注册激光雷达点云。通过将来自地面和航空激光雷达数据的激光雷达点云序列拼接在一起,实现3D SLAM算法。