估计3-D LIDAR和相机之间的刚性变换。在此示例结束时，您将能够使用刚性变换矩阵熔断LIDAR和相机数据。

使用来自共同定位的摄像头的标签数据检测LIDAR中的车辆，其中包含已知的激光雷达到相机校准参数。在MATLAB®中使用此工作流程以基于相应图像的2-D边界框估算LIDAR中的3-D定向边界框。您还将在使用LIDAR数据中看到如何在相机图像中自动生成地面真理作为2-D边界框的距离。该图提供了该过程的概述。

从雷达和激光雷达传感器的测量生成对象级轨道列表，并使用轨道级融合方案进一步熔化它们。您使用联合概率数据关联（JPDA）跟踪器使用扩展对象跟踪器和LIDAR测量来处理雷达测量。您可以使用轨道级融合方案进一步熔化这些曲目。工作流的原理图如下所示。