Lidar Toolbox™ предоставляет алгоритмы, функции и приложения для проектирования, анализа и тестирования систем обработки лидаров. Можно выполнять обнаружение и отслеживание объектов, семантическую сегментацию, подгонку формы, регистрацию лидара и обнаружение препятствий. Lidar Toolbox поддерживает перекрестную калибровку lidar-камеры для рабочих процессов, сочетающих компьютерное зрение и обработку lidar.
Вы можете обучить таможенное обнаружение и семантические модели сегментации, используя глубоко изучение и алгоритмы машинного обучения, такие как PointSeg, PointPillar и SqueezeSegV2. Приложение Lidar Labeler поддерживает ручную и полуавтоматическую маркировку облаков точек лидара для обучения моделям глубокого обучения и машинного обучения. Панель инструментов позволяет передавать данные с лидаров Velodine ® и считывать данные, записанные датчиками лидара Velodine и IBEO.
Lidar Toolbox содержит примеры, иллюстрирующие использование обработки lidar для процессов восприятия и навигации. Большинство алгоритмов набора инструментов поддерживают генерацию кода C/C + + для интеграции с существующим кодом, настольным прототипом и развертыванием.
В этом примере показано, как считывать и сохранять изображения и данные облака точек из файла rosbag.
В этом примере показано, как оценить жесткое преобразование между двумя облаками точек.
В этом примере показано, как соотносить элементы между облаками точек с помощью pcmatchfeatures и визуализировать их с помощью pcshowMatchedFeatures функция.
Интерактивная маркировка облака точек или последовательности облаков точек.
Общий обзор приложений lidar.
Интеграция данных лидара и камеры.
Описание процесса регистрации и сопоставления облака точек.
Обзор систем координат в Lidar Toolbox.
Что такое Lidar Toolbox?
Краткое введение в инструментарий Lidar.
Калибровка камеры Lidar с помощью MATLAB
Введение в функции калибровки лидарной камеры, что является важным шагом в объединении данных лидарной камеры и камеры в системе.
Обнаружение объектов в облаках точек Лидара с помощью глубокого обучения
Узнайте о том, как использовать сеть углубленного обучения, предназначенную для 3-D обнаружения объектов в облаках лидарных точек.
Создание системы предупреждения о столкновении с помощью 2-D Lidar с помощью MATLAB
Постройте систему, которая может выпустить предупреждения столкновения на основе 2-х просмотров лидара на моделируемой складской арене.
