三维激光扫描仪的使用过程和操作流程，在本文中可以了解到三维激光扫描仪对未来的市场需求和发展前景，很好的了解他的未来用途等

地面三维激光扫描建模及其在建筑物测绘中的应用

英国 Renishaw公司三维激光扫描仪 Merlin 介绍PPT，适合无人船，智能化测量，水上水下一体化地形地貌探测仪

目前国内许多煤矿应用了可视化远程干预型智能无人化综采，但是综采工作面内仍然需要1名工人进行巡检作业，为了实现综采工作面支架支护区域内真正无人，需要研究一种综采工作面巡检机器人，实现对综采工作面巡检人员的替代，是智能综采的发展方向。在分析综采工作面巡检机器人研究现状的基础上，提出综采工作面巡检机器人研究目前处于起步阶段，指出了综采工作面巡检机器人研究需要攻克的5个方面的技术难题：综采工作面巡检机器人控制平台技术、高可靠行走驱动技术、移动通信实时控制技术、协同控制技术、应用配套技术。给出并具体分析了综采工作面巡检机器人发展所需的5项关键技术：柔性轨道技术、精准定位导航技术、高可靠控制技术、动态图像采集技术、三维采场模型构建技术。研制了一款综采工作面巡检机器人，以电池供电驱动行走机构沿刮板输送机电缆槽外侧的轨道实现快速移动，轨道之间采用具有一定承载能力的弹簧连接件实现柔性连接，综采工作面巡检机器人搭载惯性导航系统、三维激光扫描装置、红外热成像摄像仪、可见光摄像仪、无线移动终端等装备，可完成对综采工作面直线度、水平度检测、工作面精确定位、工作面点云扫描、采煤机运行状态巡检与工作面快速巡检等功能

采用Python语言编程实现，调用open3d第三方库实现

采用python语言编程实现，激光点云K邻域、球邻域和柱形邻域，三种领域的快速搜索，并附有实例

南方测绘公司做的三维激光扫描仪使用方案，欢迎购买南方测绘产品

环境感知是无人驾驶的核心技术之一,而利用三维激光雷达进行障碍物检测一直是国内外的研究热点。本文首先按照传感器的种类介绍了无人车障碍物检测方法的分类,然后介绍了基于三维激光雷达进行障碍物检测的基本原理,之后详细分析了基于三维激光雷达进行障碍物检测的传统方法。其中深度学习是二维图像目标检测及分类的重要方法,在介绍三维激光雷达点云特点的同时分析了点云深度学习的挑战,最后详细分析了三维点云深度学习在障碍物检测方面的研究现状以及发展趋势,并且介绍了自动驾驶领域的KITTI数据集和ApolloScape数据集。

工程建设及维护中,现状信息的获取是评定工程质量、开展维修改造的前提,文中利用三维激光扫描获取的点云数据,借助相应软件及时准确提取了现有工程的特征信息,并与常规测量资料进行对比分析,表明利用点云数据是一种快速、高精度获取道路特征参数的有效方法。

基于autocad的三维激光点云数据处理，包括数据显示，数据处理。