Данные об облаке точек из датчика лидара имеют приложения в навигации робота и восприятии, оценке глубины, видении стерео, визуальной регистрации, и в продвинутых системах помощи водителю (ADAS). Необработанные данные об облаке точек из датчиков лидара требуют основной обработки прежде, чем использовать его в этих усовершенствованных рабочих процессах. Lidar Toolbox™ обеспечивает функциональность для субдискретизации, медианной фильтрации, выравнивания, преобразования и извлечения функций от облаков точек. Эти предварительные алгоритмы обработки могут улучшить качество и точность данных, и получить ценную информацию об облаках точек. Это может быть полезно в ускорении усовершенствованных рабочих процессов и обеспечить лучшие результаты.
Несколько усовершенствованных рабочих процессов требуют организованных облаков точек для обработки. Можно преобразовать неорганизованные облака точек в организованные облака точек с Неорганизованным к Организованному Преобразованию Облаков точек Используя Сферический рабочий процесс Проекции.
Lidar Viewer | Визуализируйте и анализируйте данные о лидаре |
pcdownsample | Downsample 3-D облако точек |
pcmedian | Медианная фильтрация 3-D данные об облаке точек |
pcdenoise | Удалите шум из 3-D облака точек |
pcalign | Выровняйте массив облака точек |
pccat | Конкатенация 3-D массива облака точек |
pcnormals | Оцените нормали для облака точек |
pctransform | Преобразуйте 3-D облако точек |
pcorganize | Преобразуйте 3-D облако точек в организованное облако точек |
lidarParameters | Лоцируйте параметры датчика |
pc2dem | Создайте цифровую модель вертикального изменения (DEM) данных об облаке точек |
findNearestNeighbors | Найдите самых близких соседей точки в облаке точек |
findNeighborsInRadius | Найдите соседей в радиусе точки в облаке точек |
findPointsInROI | Найдите точки в необходимой области в облаке точек |
removeInvalidPoints | Удалите недопустимые точки из облака точек |
extractEigenFeatures | Извлеките основанные на собственном значении функции из сегментов облака точек |
extractFPFHFeatures | Извлеките дескрипторы быстро укажите гистограмму функции (FPFH) из облака точек |
detectRectangularPlanePoints | Обнаружьте прямоугольную плоскость заданных измерений в облаке точек |
Общий обзор приложений лидара.
В интерактивном режиме визуализируйте и анализируйте данные о лидаре.
Оцените преобразование между двумя облаками точек, использующими функции
В этом примере показано, как оценить твердое преобразование между двумя облаками точек.
Что Организовано и Неорганизованные Облака точек?
Задайте неорганизованные и организованные облака точек и как преобразовать первого в последнего.