激光雷达工具箱™는라이다처리시스템의설계,분석,테스트에필요한알고리즘,함수및앱을제공합니다。객체검출및추적,의미론적분할,형상맞춤,라이다정합,장애물검출등의작업을수행할수있습니다。이툴박스는라이다카메라교차보정을위한워크플로와앱을제공합니다。
이툴박스를통해사용자는Velodyne®라이다의데이터를스트리밍하고调速发电机및IBEO라이다센서로기록된데이터를읽을수있습니다。激光雷达观众앱을사용하면라이다포인트클라우드를대화형방식으로시각화하고분석할수있습니다。PointPillars、SqueezeSegV2 PointNet + +등의머신러닝및딥러닝알고리즘을사용하여검출,의미론적분할및분류모델을훈련시킬수있습니다。激光雷达贴标签机앱은딥러닝및머신러닝모델의훈련을위한라이다포인트클라우드의수동및반자동레이블지정을지원합니다。
激光雷达工具箱는인식및내비게이션워크플로를위한라이다처리참조예제를제공합니다。대부분의툴박스알고리즘은기존코드와의통합,데스크탑프로토타이핑,배포를위한C / c++코드생성을지원합니다。
라이다레이블지정
딥러닝모델의훈련을위해라이다포,트클라우드에레이블을지정할수있습니다。激光雷达贴标签机앱을통해내장알고리즘이나사용자지정알고리즘을적용해라이다포인트클라우드레이블지정을자동화하고자동화알고리즘성능을평가할수있습니다。
라이다정합및slam(동시적위치추정및지도작성)
FPFH(빠른특징점히스토그램)설명자를추출및정합하거나세그먼트정합을사용하여라이다포인트클라우드를정합할수있습니다。지상및항공라이다데이터의라이다포인트클라우드시퀀스를함께붙여3차원大满贯알고리즘을구현할수있습니다。