Lidar Toolbox

ACTUALIZACIÓN IMPORTANTE

 

Lidar Toolbox

Diseñe, analice y pruebe sistemas de procesamiento de datos de LiDAR

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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