通过实验研究了阈噪比(TNR)不变时信噪比(SNR)对激光雷达测距特性的影响，结果表明，信噪比远高于阈噪比时，激光雷达测距数据的离散分布服从正态分布，且随着信噪比的降低，测距数据离散分布逐渐偏离正态分布，呈现上升沿陡下降沿缓的形式；当信噪比接近阈噪比时，测距数据的离散分布又逐渐趋向于正态分布，但此时激光雷达的漏测率迅速增加。在此基础上，采用置信概率68.2%对应置信区间的一半来衡量激光雷达的测距精度，并给出了测距精度计算方法，它能更准确地表征激光雷达测距数据的密集度，具有更好的普适性。

以杭州钱江新城森林公园和新疆维吾尔自治区阿克苏市红旗坡农场的水杉、柳树、女贞、竹子和苹果树为研究对象,基于机载LiDAR获取高分辨率点云数据,结合支持向量机分类器,提出了多种树木特征,如结构特征参数、纹理特征参数和冠形特征参数等,以实现树种分类。实验结果表明,5种树木分类的整体准确率达85%,Kappa系数为0.81。所提分类方法不仅从LiDAR数据中获得了更有前景的单株树特征,还展示了一个可用于提高树种分类性能的有效框架。

为了提取无人驾驶车前方可行驶区域信息，提出了一种基于多层激光雷达可行驶区域信息提取算法。首先，根据雷达返回数据的特征结合数据区间密度分布获得路沿点集，并利用基于加权欧氏距离KNN改进的OPTICS算法对得到的路沿点聚类。然后，使用最小二乘法拟合出两侧路沿。最后，通过改进的OPTICS算法将路面上的障碍物点云进行聚类，并通过计算得到障碍物的位置、距离、尺寸等信息。利用数据区间密度分布法提取路沿点不受障碍物以及路面点的影响，而改进的OPTICS算法则不再受Eps的约束，并且可以准确分辨出噪点，解决了障碍物信息由于噪点而提取不准确的问题。实车实验证明了算法的有效性和实时性。

激光成像雷达可提供目标四维像(即强度像和三维几何距离像)，在搜索监控中，极易滤除复杂背景杂波，在提高目标检测识别的能力方面具有较大提升空间；但传统激光雷达受到器件限制，很难做到高帧频、大视场。提出采用高探测灵敏度条纹管激光雷达作为大范围搜索监控探测器的设计方案，并建立相应的实验装置。在532 nm YAG激光器单脉冲能量为20 mJ的条件下，实现了45°大视场成像。实验结果表明，建立的实验装置，获得了远距离大视场复杂场景四维像，具有全覆盖和无漏点成像的优势，有着良好的实际应用前景。

pysl4land 用于为陆地（pySL4Land）应用程序处理星载激光雷达（GEDI和ICESAT2）的Python工具。 支持的数据产品 为新的数据产品添加支持非常简单，但是目前我已经实现了我所需要的，因此仅支持以下产品。 盖迪 GEDI02_b ICESAT-2 ALT08 安装 要安装，请创建一个新的python环境并安装以下内容： pip install geopandas pip install h5py pip install scipy 下载pysl4land版本，解压缩然后运行： python setup.py install 跑步 然后，您可以使用以下命令运行，这些命令将创建可在GIS中打开的地理包文件：对于GEDI数据： pysl4landgeditools.py -i input_gedi.h5 -o output_gedi.gpkg 对于ICESAT-2

SFND 3D对象跟踪 欢迎来到相机课程的最终项目。 通过完成所有课程，您现在对关键点检测器，描述符和在连续图像之间进行匹配的方法有了深入的了解。 另外，您知道如何使用YOLO深度学习框架检测图像中的对象。 最后，您知道如何将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 让我们看一下程序原理图，看看我们已经完成了什么，还缺少什么。 在这个最终项目中，您将实现原理图中缺少的部分。 为此，您将完成四个主要任务： 首先，您将开发一种使用关键点对应关系随时间匹配3D对象的方法。 其次，您将基于激光雷达测量来计算TTC。 然后，您将使用摄像头进行相同的操作，这需要首先将关键点匹配与感兴趣的区域相关联，然后根据这些匹配来计算TTC。 最后，您将使用该框架进行各种测试。 您的目标是确定最适合TTC估计的检测器/描述符组合，并寻找可能导致相机或激光雷达传感器测量错误的问题。 在此毫微学位的

GB／T 36100-2018 机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法，新国标，共享给大家。 里面详细记录的机载激光雷达点云评价的相关指标和计算方法，包括点密度、旁向重叠度、对质量检查有知道意义。 希望有更好的资源可以共享。

视觉神经网络算法突破之前，激光雷达是高级自动驾驶唯一解决方案.docx

爱德华多·里贝罗·德·坎波斯-2021年3月 项目：激光雷达障碍物检测。 传感器融合纳米学位计划。 在整个Lidar课程中，我们从 （传感器融合与本地化总监）那里学习了有关Lidar的观点，软件方法由 （高级AV软件工程师）教授。 来自 （梅赛德斯-奔驰研究与开发北美公司）的两位专业人员。 研究了开发可处理Lidar数据的管道的最佳实践。有关更多详细信息，请和。 该项目的目标可在网页上找到。 1.细分（RANSAC）。 2聚类（KD树和欧几里得聚类） 3.边界框。 4，下采样数据（体素网格-感兴趣区域）。 1.细分。 我们希望能够找到场景中的障碍物。 但是，我们场景中的某些对象并不是障碍物。 什么会出现在pcd中但不是障碍物？ 在大多数情况下，道路上的任何自由空间都不是障碍，并且如果道路平坦，则从非道路点中选择道路点是相当容易的。 为此，我们将使用一种称为“平面分割”的方法，该方

激光雷达原理与应用，4000+字，12篇参考文献