Данные облака точек от лидарного датчика имеют применение в роботизированной навигации и восприятии, оценке глубины, стереовидении, визуальной регистрации и в современных системах помощи водителю (ADAS). Данные облака исходных точек от датчиков лидара требуют базовой обработки, прежде чем использовать их в этих расширенных рабочих процессах. Lidar Toolbox™ предоставляет функциональные возможности для понижающей дискретизации, фильтрации медианы, выравнивания, преобразования и извлечения элементов из облаков точек. Эти алгоритмы предварительной обработки могут повысить качество и точность данных и получить ценную информацию о точечных облаках. Это может помочь ускорить расширенные рабочие процессы и обеспечить лучшие результаты.
Для обработки нескольких расширенных рабочих процессов требуются организованные облака точек. Неорганизованные облака точек можно преобразовать в организованные облака точек с помощью рабочего процесса «Неорганизованное преобразование облаков точек с помощью сферической проекции».
pcdownsample | Понизить оценку облака точек 3-D |
pcmedian | Фильтрация медианы 3-D данных облака точек |
pcdenoise | Удаление шума из облака точек 3-D |
pcalign | Выравнивание облаков точек массива |
pccat | Объединение массива облака точек 3-D |
pcnormals | Оценка нормалей для облака точек |
pctransform | Преобразование 3-D облако точек |
findNearestNeighbors | Поиск ближайших соседей точки в облаке точек |
findNeighborsInRadius | Поиск соседей в радиусе точки в облаке точек |
findPointsInROI | Поиск точек в интересующей области в облаке точек |
removeInvalidPoints | Удаление недопустимых точек из облака точек |
extractEigenFeatures | Извлечение элементов на основе собственных значений из сегментов облака точек |
extractFPFHFeatures | Извлечение дескрипторов быстрой гистограммы (FPFH) из облака точек |
detectRectangularPlanePoints | Обнаружение прямоугольной плоскости заданных размеров в облаке точек |
Общий обзор приложений lidar.
Оценка преобразования между двумя облаками точек с помощью функций
В этом примере показано, как оценить жесткое преобразование между двумя облаками точек.