3D雷达路测点云数据，可以用于算法和相关软件的开发

基于Arduino的激光雷达-电路方案

介绍了几何追迹法和GS算法的原理，并用这两种方法设计了二元光学元件，把激光雷达输出的基横模高斯光束整形为均匀圆光束，用MATLAB程序模拟了整形效果，结果表明设计很好，满足光束整形的要求。

移动机器人-伺服控制和运动计划 Python中的TurtleBot使用ROS使用SLAM实现BUG算法。 借助激光雷达传感器实现了避障，路径跟踪和障碍物检测。

有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息，以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备，可以进行大量数据采集，从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径（DBH）是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力，这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林，人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度，这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理，以比较其对地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92，在天然林中为0.79，在人工林中为0.95，在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB，汇总数

雷达摄像头融合的算法的基本框架图

针对无人车三维激光雷达与全球定位系统/惯性导航系统组合导航系统安装位置关系难以准确测量及相对转角无法直接测量的问题, 提出一种基于多对点云同时匹配迭代生成外参数的方法。首先选择车辆直线往返行驶中位置相近、方向相反的激光雷达点云对进行匹配；然后设定参数区域中心、初始步长及步数, 遍历参数组合, 寻找目标函数最小时的外参数组合并更新为最优迭代区域中心；最后不断缩减步长, 直到得到满足精度要求的最优外参数。实验采集了两段环境不同的数据, 分别采用较优和较差的参数初始迭代中心以及不同步数进行标定。结果表明, 所提方法用时短, 对于非理想参数初值也能够得到较好的标定结果, 而且标定方法简单, 无需专门的标定物即可达到需求的标定精度。

三维激光雷达广泛应用在智能车系统中,点云目标分割是智能车环境感知中的关键技术。针对目前三维激光雷达点云目标分割算法实时性和准确性不高的问题,提出一种基于深度图的点云目标快速分割方法。将点云数据表示为深度图,建立深度图与点云数据的映射关系。利用激光雷达扫描线的角度阈值去除地面点云数据,结合深度图和自适应参数改进的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法对非地面点云进行聚类分割。实验结果表明该方法相对于传统聚类算法在时间效率上有很大的提升,且能较好地降低欠分割错误率,分割准确度提升10%,达到了85.02%。

mw_lidar_fusion mw_lidar_fusion是用于融合来自两个来源的LiDAR数据的工具。 制作说明 mkdir -p mowito_ws/src && cd mowito_ws/src git clone git@github.com:mowito/mw_lidar_fusion.git cd .. source /opt/ros/noetic/setup.bash catkin build source ./devel/setup.bash 然后，您可以通过以下roslaunch lidar_fusion lidar_fusion.launch启动不同的配置： roslaunch lidar_fusion lidar_fusion.launch

以高技术战争应用为背景，论述未来军用激光雷达发展的主要趋势：不断探索新的雷达体制，包括激光相控阵雷达、目标成像识别激光雷