教程

• 读取激光雷达和摄像头数据，从Rosbag文件
  

  此示例显示了如何从ROSBAG文件读取和保存图像和点云数据。

• 使用功能估计两个点云之间的转换
  

  此示例显示如何估算两个点云之间的刚性转换。

• 匹配和可视化点云中的相应功能
  

  这个例子展示了如何在点云之间使用pcmatchfeatures函数并使用pcshowMatchedFeatures函数。

• 开始Lidar Labeler
  

  交互式标记点云或点云序列。

关于激光雷达处理

• 激光雷达处理概述
  

  LIDAR应用的高级概述。

• 什么是LIDAR相机校准？
  

  整合LIDAR和相机数据。

• 点云SLAM概述
  

  理解点云配准和映射工作流程。

• LIDAR工具箱中的坐标系
  

  LIDAR工具箱坐标系概述。

特色例子

使用球面投影组织零云的转换来组织转换

使用球面投影将未组织点云转换为有组织的格式。

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基于PointNet++深度学习的航空激光雷达语义分割

训练PointNet++深度学习网络对航空激光雷达数据进行语义分割。

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使用LIDAR检测，分类和跟踪车辆

通过使用安装在自助车辆上的激光雷达传感器捕获的LiDAR点云数据来检测，分类和跟踪车辆。在该示例中使用的LIDAR数据从高速公路驾驶场景中记录。在该示例中，点云数据被分段为使用POINSEG网络确定对象的类。具有交互式多模型滤波器的联合概率数据关联（JPDA）跟踪器用于跟踪检测到的车辆。

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使用SLAM从2-D LIDAR扫描构建地图

使用扫描处理算法和姿势图优化（PGO）在一系列2-D LIDAR扫描上实现同时定位和映射（SLAM）算法。此示例的目标是估计机器人的轨迹并构建环境的地图。

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LIDAR数据的基于功能的地图建筑

演示如何从安装在车辆上的传感器中处理3-D LIDAR数据以逐步构建地图。这种地图适用于自动化驾驶工作流程，例如本地化和导航。这些地图可用于在几厘米内定位车辆。

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视频

什么是lidar工具箱？
激光雷达工具箱简介。

LIDAR相机校准与MATLAB
LIDAR摄像机校准功能的介绍，这是将LIDAR和一个系统中的数据组合的重要步骤。

利用深度学习的LIDAR点云对象检测
了解如何在LIDAR点云上使用PointPillars深度学习网络进行三维对象检测。

使用MATLAB建立一个2-D LIDAR的碰撞警告系统
建立一个系统，可以发出碰撞警告基于二维激光雷达扫描在一个模拟仓库竞技场。