amcl_3d：使用3D LiDAR for ROS的AMCL（自适应蒙特卡洛定位）

使用3D-3D点对应关系的LiDAR相机校准 ， （ ，毗湿 南（Vishnu Radhakrishnan），克里希纳（Krishna） ROS封装，用于校准相机和LiDAR。 该软件包用于通过相机校准LiDAR（配置为支持Hesai和Velodyne硬件）（适用于单眼和立体声）。 该程序包找到一种旋转和平移功能，可将LiDAR框架中的所有点转换为（单眼）相机框架。 请参阅以获取视频教程。 lidar_camera_calibration/pointcloud_fusion提供了一个脚本，用于融合从两个立体摄像机获得的点云。 两者均使用LiDAR和lidar_camera_calibration进行了外部校准。 我们通过融合保持在不同位置的多台摄像机的点云，以近乎完美的方式展示了拟建管道的准确性。 有关点云融合的结果，请参阅进行融合（视频）。 有关更多详细信息，请参阅我们的。

两个激光雷达融合功能包，基于ROS 。

点云处理中地面点滤波算法PTD(progressive TIN densification)的介绍文章，包括Axelsson在2000年提出的会议文章以及Jixian Zhang在2013年提出的改进算法。

一个在Matlab中读写LAS文件的小工具。 还包括有限的转换能力，并且可以通过直接编辑变量来修改/修复 LAS 数据结构。 据说可以读取 LAS 的所有版本，最高可达 1.4 版本。 像往常一样，这个工具是为单个项目制作的，对其进行的测试非常简单。 如果您提供 laszip 可执行文件，也可以打开 LASZ 压缩文件（注意：它只是自动解压缩文件，没有别的）。 更新说明： 使用空标头创建空对象（'createemptyobj' 构造函数参数）的能力（您需要查找值和数据类型的 las 规范）。 使用构造函数参数（'loadall'）加载所有变量。 请注意，未加载全波形激光雷达波形。 为此使用 getwaveforms。

此PPT详尽描述了机载LIDAR的大体流程过程，能让读者对LIDAR又更直观的认识！

毛竹林资源具有高效固碳能力,对全球碳平衡的贡献和碳交易的经济效益使其受到社会广泛关注。由于毛竹林冠层结构复杂和郁闭度高,传统测量手段无法精确测算其蓄积量。基于此,利用三维激光扫描仪获得毛竹冠层的LiDAR点云数据,尝试通过点云密度来估算其蓄积量。研究结果表明:毛竹冠层蓄积量与其竹竿、竹枝的点云密度之间存在一定的数学模型;通过样本检验,毛竹冠层内部竹竿与枝条的模型精度分别可达95.53%和91.36%。

使用 PowerEnable Line 的 LIDAR-Lite MultiSensor 此草图演示了通过启用传感器的电源启用线读取和禁用其他 LIDAR-Lite 传感器来获取与多个 LIDAR-Lite 传感器的距离。 依赖关系 Arduino Uno 兼容板 Arduino IDE（1.0.5 或更新版本） USB电缆 2-4 x LIDAR-Lite 传感器 DSS Circuits 的“Arduino I2C 主库”： : 安装 下载存储库并使用 Arduino IDE 打开 安装 DSS“Arduino I2C 主库” - 可以找到有关安装库的信息： LIDAR-Lite/Arduino 设置 所有 LIDAR-Lite 传感器 Arduino 引脚 5V 5V 电源 每个传感器连接到 Arduino 上的不同数字 I/O 引脚（例如 2、3、4、5） 模式

基于terrascan的lidar数据中建筑物高度提取，说明如何利用terrascan软件进行处理。

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