Lidar Toolbox
Diseñe, analice y pruebe sistemas de procesamiento de datos de LiDAR
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Lidar Toolbox ofrece algoritmos, funciones y apps para diseñar, analizar y probar sistemas de procesamiento de datos de LiDAR. Puede realizar tareas de detección y seguimiento de objetos, segmentación semántica, ajuste de formas, registro de LiDAR y detección de obstáculos. Esta toolbox proporciona flujos de trabajo y una app de calibración cruzada de LiDAR y cámara.
Esta toolbox permite transmitir datos desde LiDAR de Velodyne®, Ouster® y Hokuyo™, además de leer datos registrados por sensores de LiDAR de Velodyne, Ouster y Hesai, entre otros. La app Lidar Viewer permite visualizar y analizar nubes de puntos de LiDAR de manera interactiva. Puede entrenar modelos de detección, segmentación semántica y clasificación con algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, tales como PointPillars, SqueezeSegV2 y PointNet++. La app Lidar Labeler permite el etiquetado manual y semiautomático de nubes de puntos de LiDAR para entrenar modelos de Deep Learning y Machine Learning.
Lidar Toolbox proporciona ejemplos de referencia de procesamiento de datos de LiDAR para flujos de trabajo de percepción y navegación. La mayoría de los algoritmos de esta toolbox admiten la generación de código C/C++ para integrarlo con código existente, así como el prototipado de escritorio y el despliegue.
Transmisión y lectura de datos de LiDAR
Transmita nubes de puntos de LiDAR en vivo desde sensores de LiDAR de Velodyne. Lea datos de LiDAR en diferentes formatos de archivo, tales como PCAP, LAS, Ibeo, PCD y PLY.
Preprocesamiento de datos de LiDAR
Aplique funciones y algoritmos para convertir nubes de puntos, de no organizadas a organizadas, segmentar el terreno, reducir la tasa de muestreo, transformar nubes de puntos y extraer características de nubes de puntos de LiDAR.
Visualización y análisis de datos de LiDAR
Visualice, analice y realice operaciones de preprocesamiento de datos de LiDAR con la app Lidar Viewer. Utilice algoritmos de preprocesamiento incorporados o personalizados para eliminar el terreno o el ruido, filtrar la mediana, y recortar y reducir la tasa de muestreo de datos de LiDAR.
Segmentación semántica de datos de LiDAR
Aplique algoritmos de Deep Learning para segmentar nubes de puntos de LiDAR. Entrene, pruebe y evalúe redes de segmentación semántica, como PointNet++, PointSeg y SqueezeSegV2, con datos de LiDAR. Genere código C/C++ o CUDA® para la plataforma de hardware.
Detección de objetos en nubes de puntos de LiDAR
Detecte y ajuste cuadros delimitadores orientados alrededor de objetos en nubes de puntos de LiDAR y utilícelos en el seguimiento de objetos o en flujos de trabajo de etiquetado de LiDAR. Diseñe, entrene y evalúe detectores robustos, tales como redes PointPillars, y genere código C/C++ o CUDA para la plataforma de hardware.
Etiquetado de datos de LiDAR
Etiquete nubes de puntos de LiDAR para entrenar modelos de Deep Learning. Aplique algoritmos integrados o personalizados para automatizar el etiquetado de nubes de puntos de LiDAR con la app Lidar Labeler y evalúe el rendimiento de los algoritmos de automatización.
Calibración entre LiDAR y cámaras
Efectúe una calibración cruzada entre sensores de LiDAR y de cámara para fusionar los datos de la cámara y de LiDAR. Utilice la app Lidar Camera Calibrator para detectar, extraer y visualizar características de tablero a partir de imágenes y nubes de puntos de LiDAR. Estime la matriz de transformación rígida entre la cámara y el LiDAR con los resultados de la detección de características.
Registro de LiDAR y localización y mapeo simultáneos (SLAM)
Registre nubes de puntos de LiDAR extrayendo e identificando coincidencias en descriptores de histogramas de características de puntos rápidos (FPFH) o utilizando la coincidencia de segmentos. Implemente algoritmos de SLAM 3D uniendo secuencias de nubes de puntos de LiDAR a partir de datos de LiDAR terrestres y aéreos.
Procesamiento de datos de LiDAR en 2D
Implemente algoritmos SLAM a partir de barridos de LiDAR en 2D. Estime posiciones y cree cuadrículas de ocupación binarias o probabilísticas utilizando lecturas de sensores reales o simuladas.
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