激光雷达，实现高级别自动驾驶的核心_广证恒生 激光雷达行业研究报告-2018.4-32页 激光雷达行业Velodyne全球领跑，初创公司崭露头角_中信证券 激光雷达供应商 计算机行业：智能驾驶专题之一激光雷达，元年开始，万象更新，智能驾驶有变化-20180114-方正证券-23页

matlab方位角计算代码激光雷达模拟 用于简单模拟多通道激光雷达的Python，C ++和MATLAB代码。 这三个库有一些相似之处，但是是独立的（独立的），并且具有不同级别的功能。 最明显的相似之处是：（a）使用以主体（目标）和激光雷达类为主要焦点以及其他一些辅助类的面向对象的体系结构； （b）大量使用向量化技术将激光有效投射在几何图元上。 因此，它们可以作为学习Python（numpy），C ++（Eigen / Dense）和MATLAB的有趣的中级教学项目。 Python实现 仅使用Python 3.7，numpy和pandas进行计算，并使用PIL和Matplotlib进行快速内部可视化。 强烈建议使用Meshlab，以便更好地可视化复杂对象或复杂场景的渲染点云。 目前仅支持用三角形网格划分的对象：需要为环境中要扫描的每个对象使用两个用逗号分隔的文本文件，该文本文件具有三列（一个带有xyz cols，另一个带有用于定义顶点连通性的整数）。 激光雷达类模拟具有可自定义的均匀矩形方位角高程网格的理想多通道球形激光雷达。 使用PIL绘制了具有叠加扫描线的激光雷达视场的简单针Kon

python3源代码，通过串口读北醒激光雷达测距数据，并用图形界面进行显示；激光雷达型号TFmini，#更多激光雷达和超声测距以及其他传感器产品详情，请咨询欣佰特科技（北京），www.cnbytec.com，谢谢！

数据融合matlab代码扩展卡尔曼滤波器项目 无人驾驶汽车工程师纳米学位课程 概述 该项目利用卡尔曼滤波器通过激光雷达和雷达测量来估计感兴趣的运动物体的状态。 为此，我使用了卡尔曼滤波器，激光雷达测量和雷达测量来跟踪自行车在车辆周围的位置和速度。 该项目的目标是获得低于所需公差的RMSE值。 项目目标 该项目的目标/步骤如下： 建立一个卡尔曼滤波器（KF）以使用激光雷达测量进行跟踪 建立扩展的卡尔曼滤波器（EKF）以使用雷达测量进行跟踪 针对模拟器中的Dataset-1的测试算法 输出坐标px，py，vx和vy RMSE应小于或等于值[.11，.11、0.52、0.52] 项目文件 该存储库包含以下文件： ./Docs/-支持文档 ./data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt-包含来自两个传感器的测量值的文本文件 ./ide_profiles-编辑器配置文件 ./src/Eigen-特征库 ./src/CMakeLists.txt-代码编译 ./src/main.cpp-与Term 2 Simulator通信，接收数据测量结果，调用一个

连续无创血糖检测能够更好地实现对糖尿病的管理和治疗。提出一种利用调频连续波（FMCW）激光雷达技术实现无创血糖测量的方案，通过检测皮肤散射系数的改变来测量血糖浓度的变化。与传统的光学相干层析成像血糖检测法相比，结构更简单，利于实现仪器的小型化、便携化。FMCW激光雷达无创血糖测量系统采用差分干涉的方法，将时域的信号转移到频域，通过分析频域信号斜率来获得被测物体的散射系数。分析了频率调制信号为锯齿波的情况，建立了系统工作过程的数学模型，并讨论了激光器性能对系统分辨率的影响。利用蒙特卡罗方法对类人体组织液进行仿真，分析了不同葡萄糖浓度时信号斜率的变化。仿真结果表明，当葡萄糖浓度增大20 mmol/L时，系统信号斜率下降35%，与米氏散射理论计算值相符。最后介绍了以二氧化硅小球悬浊液作为检测样品的原理验证性实验。从实验的结果可以看出，系统信号斜率与样品散射系数成正比，初步验证了该方法的可行性。

激 光 雷 达 方 程 一 般 形 式 激光雷达接收的信号功率等于:发射激光功 率分布与目标后向散射系数的卷积,再考虑 光学天线、大气传输衰减等因素。 激光雷达方程一般形式可用下式描述：

【目标融合】基于拓展卡尔曼滤波实现车载激光雷达和雷达的数据融合matlab源码.md

光检测和测距（激光）可用于各种应用，例如遥感，测高和成像。 连续波调频（CWFM）激光雷达依赖于线性地增加激光的光频率和用参考信号干扰延迟的回波信号以产生拍频。 激光雷达的距离分辨率为由线性modulation连续光波在频率调制中的扫频范围确定系统。 例如，对于1mm范围的分辨率，它需要超过150 GHz的扫频范围。 在这个提出一种可以在200 GHz的超宽带内产生线性a光波形的系统， 使用级联相位调制器（PM）和单边带（SSB）调制器，被设计为高光源分辨率激光雷达系统。

作者：Tom Hardy Date：2020-2-19 来源：汇总|3D点云分割算法 前言 最近在arXiv和一些会议上看到了几篇3D点云分割paper，觉得还不错，在这里分享下基本思路。 1、SceneEncoder: Scene-Aware Semantic Segmentation of Point Clouds with A Learnable Scene Descriptor 除了局部特征外，全局信息在语义分割中起着至关重要的作用，而现有的研究往往无法明确地提取出有意义的全局信息并加以充分利用。本文提出了一个场景编码模块来实施场景感知指导，以增强全局信息的效果。该模块预测场景描述符，

kitti-velodyne-viewer 用单个文件查看带有边界框标签的kitti激光雷达点云。 要求 该代码需要和python 3.x 数据集 下载KITTI 3D对象检测数据并组织文件夹，如下所示： dataset/KITTI/object/ velodyne/ training/ 000003.bin testing/ calib/ training/ 000003.txt testing/ label/ training/ 000003.txt testing/