基于 RoboMaster EP 的机器人开发工具包，提供了用于控制机器人移动、获取激光雷达数据、处理摄像头图像等一系列脚本和功能模块（源码） 文件结构 rmep_base/scripts/：包含多个 Python 脚本，用于实现不同的机器人控制功能。 ydlidar_ros_driver-master/：集成 YDLIDAR 的 ROS 驱动，用于获取激光雷达数据。 detection_msgs/：包含自定义消息类型，用于 ROS 节点间通信。 依赖 ROS (Robot Operating System) RoboMaster Python SDK YDLIDAR SDK 安装 RoboMaster Python 库 确保已安装 Python 3.x。 使用 pip 安装 RoboMaster SDK： pip install robomaster 使用说明 发布话题（默认话题名字） /camera/image_raw：摄像头图像数据。 /scan：激光雷达扫描数据。 订阅话题（默认话题名字） /move_cmd：移动控制指令。 发布服务 /start_scan：启动激光雷达扫描。 /stop_scan：停止激光雷达扫描。 其他说明 ztcar.launch：启动机器人基础功能的 ROS 启动文件。 ydlidar.launch：启动 YDLIDAR 的 ROS 启动文件。 ztcar_move.py：包含机器人移动控制函数，如前进、后退、转向等。 ztcar_camera.py：处理摄像头图像并发布图像话题。 ztcar_result.py：处理检测结果话题的回调函数。

机载激光雷达数据制作及EDM高程模型建立

玻璃工具 研究全波形激光雷达数据处理方法的工具集。

CHT 8023-2011 机载激光雷达数据处理技术规范.pdf

包括激光雷达数据的预处理，滤波，构建索引，生成dem等算法

文件中包含原始激光雷达数据，MATLAB读取.ubh文件、点云数据滤波、误差分析、模型验证、三维表面拟合的源代码，目前调试无误

包括数据读取 3D图像转化为2D图像并且保存 利用opencv进行目标检测以及目标跟踪

文件中包含原始激光雷达数据，MATLAB读取.ubh文件、点云数据滤波、误差分析、模型验证、三维表面拟合的源代码，目前调试无误

机载激光雷达数据处理规范，机载三维激光扫描，获得的点云数据，处理规范及要点

某985高校学渣做的激光雷达数据处理作业，期末95+分