车载激光扫描与数据处理工程应用研究--可公开57页PPT
测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解
测绘技术中的车载激光雷达原理与数据处理方法详解车载激光雷达（Mobile LiDAR）作为一种新兴的测绘技术，以其高精度、高效率的特点，在地理信息、城市规划、交通管理等领域得到了广泛应用。
本文将详细介绍车载激光雷达的原理以及相关的数据处理方法。
一、激光雷达原理激光雷达利用激光束对目标进行扫描，通过测量激光束的往返时间和方向来获取目标的三维坐标信息。
车载激光雷达由激光器、接收器、扫描镜头和数据处理系统等部件组成。
1. 激光器：激光器产生高能量的激光束，通常采用固态激光器或半导体激光器。
2. 接收器：接收器接收激光束反射回来的信号，通常采用高灵敏度的光电探测器。
3. 扫描镜头：扫描镜头通过旋转或振动将激光束聚焦在不同方向上，实现对目标的全面扫描。
4. 数据处理系统：数据处理系统将接收到的激光点云数据进行坐标转换、滤波、配准等处理，生成三维点云模型。
二、数据处理方法车载激光雷达获取的点云数据量庞大，如何高效地处理这些数据成为了一个关键问题。
以下介绍几种常见的数据处理方法。
1. 数据滤波：由于车载激光雷达工作环境复杂，可能受到树木、电线等干扰，导致点云数据中存在噪点。
常用的数据滤波方法有高度阈值滤波、曲率滤波等，可以去除噪点，提高数据的精度和稳定性。
2. 地面提取：在车载激光雷达的应用中，往往需要提取地面信息，例如用于数字地图、道路设计等。
地面提取方法通常利用点云数据的高度信息，结合地形特征进行分析，通过平面拟合或者分割算法提取地面点。
3. 物体识别：车载激光雷达可以对道路上的物体进行自动识别，例如车辆、行人等。
物体识别方法往往基于机器学习或深度学习技术，通过对点云数据进行特征提取和分类，实现对不同物体的准确识别和定位。
4. 三维重建：车载激光雷达可以将获取的点云数据进行三维重建，生成真实世界的模型。
三维重建方法通常利用基于体素的体素网格分割算法，在处理大规模点云数据时具有较高的效率和精度。
5. 室内定位：车载激光雷达不仅可以在室外环境中使用，也可以应用于室内定位。
车载激光扫描技术在公路测量中的应用研究
车载激光扫描技术在公路测量中的应用研究发布时间：2022-08-12T08:18:16.717Z 来源：《城镇建设》2022年5卷3月6期作者：陈灵[导读] 在实际工作过程中，研究探索公路改造扩建测绘工作流程中的车载激光扫描技术使用情况陈灵杭州交院工程咨询有限公司，浙江杭州，310000摘要：在实际工作过程中，研究探索公路改造扩建测绘工作流程中的车载激光扫描技术使用情况，设计出管理规范的技术方法，得到三维地理空间位置的全息影像和激光点云，根据路面点和道路线，得到满足公路面特征和公路信息的位置和坐标。
关键词：车载激光扫描公路测量对于现在我国对于车载激光扫描技术在公路测量中的应用，主要研究车载激光扫描外业测量和内业激光电云数据算法处理，实际的工作经历多数在高速公路测量和地理位置良好的公路测量，在高山和恶劣地理环境应用比较少，本文分析并阐述了车载激光扫描技术，并探索了车载激光扫描技术流程在公路测量应用中的优势[1]。
1.车载激光扫描技术概述车载激光扫描技术由激光扫描装置，全球卫星定位计算，惯性导航方法，全景拍摄，车轮编码装置和计算存储等组成。
车辆在公路运行时，它可以同时采集影像数据和三维激光电云数据，这些数据密度高，精度准，优势在于他定位更精准和提供数据类型种类多等方面。
车载激光扫描技术比传统测量技术的优点在于处理相关数据的速度，准确度与能够采集数据的种类都更好，是目前测量采集数据技术最好的方法。
2.车辆激光扫描技术在公路测量中的应用2.1实验流程在实验开始过程中，首先需要确定公路测量的场地，开启全球定位系统，控制点的设置需要进行科学合理的分布，设置密度均匀能够方便快捷地使用多个控制点同时进行，观测将全球定位系统的计算数据结果作为开始数据，采用全场数字测绘，使用载波相位差分方法对图根控制测量和碎片点进行收集，在现场收集数据，公路测量之后使用软件进行数据处理，为了提高公路扫描数据的准确性，需要分段扫描测量，在点云到公路测量结果的工作过程中包括简化数据，地理位置测量，数字模型建模，合理过滤数据，点云拼接，生成相应的剖面图，通过软件处理数据[2]。
车载激光扫描技术
数据滤波与平滑
进一步处理点云数据，去除噪声和异常值，平滑 数以减小数据量，方 便存储和传输。
CHAPTER 04
车载激光扫描技术在不同领域的应 用案例
城市规划与建模
1 2 3
城市规划
数据裁剪
根据需要，对数据进行裁 剪和筛选，以去除不必要 的部分。
点云数据生成
激光扫描仪数据获取
通过激光扫描仪获取目标物体的三维坐标信息。
点云数据生成算法
利用点云数据生成算法，将多个扫描数据拼接成一个完整的点云数 据。
数据格式转换
将点云数据转换为常用的数据格式，如XYZ、LAS等。
数据后处理
数据分类
技术创新和产业升级将进一步推动车载激光扫描技术的发展和应用，实现更高效、更智能的 交通出行。
未来发展方向与挑战
未来发展方向
研究和发展更高精度的激光雷达技术，提高激光 扫描的精度和稳定性。
加强数据处理算法和软件技术的研发，提高数据 处理的速度和精度。
未来发展方向与挑战
• 探索和应用更多种传感器融合技术，提高激光扫描的适应性和 稳定性。
工作原理
激光扫描仪按照一定的角度旋转 ，同时车辆在行驶过程中不断通 过GPS和IMU获取位置和姿态信
息。
激光扫描仪发射的激光束遇到目 标物体后反射回来，通过计算激 光束往返时间，得到目标物体的
距离信息。
控制系统根据获取的距离信息、 车辆的位置和姿态信息生成三维
地形数据。
激光扫描仪性能指标
01
02
车辆平台选择
选择适合车载激光扫描设备的车 辆平台，考虑车辆的稳定性、行 驶速度、车辆改造难度等因素。
车载激光扫描技术研究与应用现状
车载激光扫描技术研究与应用现状作者：胡雨佳来源：《中小企业管理与科技·下旬刊》2014年第03期摘要：近年来，随着三维激光扫描技术的不断发展和完善，车载激光扫描技术的应用越来越广泛。
本文针对车载激光扫描技术，概述了该技术的工作原理，系统组成，处理流程，工程应用以及今后的发展。
关键词：车载激光扫描系统应用现状0 引言三维激光扫描技术是测绘领域继GPS技术之后的一次技术革命，又被称为实景复制技术。
它突破了传统的单点测量方法，具有快速，非接触式，渗透，实时，动态的，主动的，高密度，高精度，数字化，自动化等特点。
三维激光扫描技术可以获取高精度高分辨率的数字地形模型，因为它能够提供扫描物体表面的三维点云数据。
按照载体的不同，三维激光扫描系统又可分为机载、车载、地面和手持型几类。
在许多环境下，车载激光扫描系统就可以克服利用地面激光测量系统扫描而造成的费时费力的问题，例如对大范围的区域进行制图。
1 车载三维激光扫描系统的组成在普通车的顶部的行李架上稳固连接车载三维激光扫描系统的传感器部分，或者直接在车顶直接加装一个定制部件的过渡板。
激光传感器头、数码相机、IMU与GPS天线的姿态或位置可以通过车顶支架调整。
传感器头与导航设备间的相对姿态和位置关系靠高强度的结构保证。
2 车载三维激光扫描系统的工作原理车载激光扫描系统是将激光扫描仪与GPS、IMU联合使用。
在测量的过程中，GPS测量记录道路两侧目标地物在世界坐标系的位置，激光扫描仪则负责记录影像纹理、形状距离，另外，还需要记录测量车行进的方向角以及行进过程中的加速度，可以计算任一时刻在每个方向上的速度，为IMU提供一些参数，从而可以采集到车载平台在任意时刻下的行进状态。
同时，GPS会实时记录下测量车在世界坐标系下的坐标位置，这一位置为绝对位置，激光扫描仪会实时记录下测量车到道路两侧目标建筑物的相对距离和测量的角度，这个距离是激光脉冲发射点到目标地物表面的距离，根据几何关系，可以很容易的计算得出任一时刻，激光扫描脉冲发射点到目标建筑物的距离。
测绘技术中的车载激光扫描方法探究
测绘技术中的车载激光扫描方法探究近年来，随着科技的不断进步，测绘技术也在不断创新。
其中，车载激光扫描技术凭借其高效的数据采集和精准的三维建模能力，成为测绘领域中备受关注的方法之一。
本文将探究车载激光扫描方法的原理、应用以及未来的发展前景。
一、车载激光扫描方法的原理车载激光扫描方法是利用激光雷达设备在车辆行驶过程中对周围环境进行扫描和定位的技术。
这种方法主要依靠激光雷达设备发射激光束，然后测量激光束从发射到反射的时间，通过计算得出目标物体与激光雷达的距离。
同时，利用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）获取车辆的位置和方向信息，实现对扫描点的准确定位。
车载激光扫描方法的原理与常见的激光扫描方法有所不同。
传统的激光扫描方法通常使用固定式激光扫描仪，通过将激光扫描仪固定在一定位置进行测量。
而车载激光扫描方法则将激光雷达设备安装在汽车上，通过车辆的移动实现对周围环境的扫描。
相比传统方法，车载激光扫描具有更高的效率和更广泛的应用范围。
二、车载激光扫描方法的应用车载激光扫描方法在实际应用中有着广泛的用途。
首先，它可以应用于城市规划和土地管理领域。
通过对城市道路、建筑物以及地形等进行扫描和建模，可以快速获取大量精准的地理信息数据，为城市规划和土地管理提供有力支持。
其次，车载激光扫描方法还可用于交通管理和智能交通系统。
通过对道路状况、交通流量以及交通标志等进行扫描和分析，可以帮助交通管理部门提供实时的交通信息和交通拥堵预测，从而改善交通流畅度和减少交通事故发生率。
此外，在城市环境监测和灾害预防领域，车载激光扫描方法也有着重要的应用。
通过对地质灾害隐患区域的扫描和分析，可以及时发现潜在的地质灾害风险，并提前采取相应措施，从而减少灾害对社会和人民生命财产的影响。
三、车载激光扫描方法的未来发展车载激光扫描方法在过去的几年中取得了较大的发展，但仍存在一些挑战和改进空间。
首先，随着城市化进程的加快，城市环境的复杂性在不断增加，对于车载激光扫描方法的精度、准确性和实时性提出了更高的要求。
车载激光扫描技术研究与应用现状
胡 雨佳 （ 辽宁地 质工 程职业学院）
摘要 ： 近年 来 ， 随 着 三维 激 光扫 描技 术 的 不 断发 展 和 完 善 ， 车载 激
光扫 描 技 术 的应 用越 来 越 广泛 。 本 文针 对 车 载 激光 扫 描 技术 ， 概 述了 该 技术 的工作 原 理 ， 系 统组 成 ， 处理 流程 ， 工 程应 用 以 及今 后 的发 展 。 名 称
Ｉ ＭＴ Ｍ 次 技术 革命 ， 又 被称 为 实景 复制 技术 。 它突破 了传 统 的单 Ｇ
Ｎ Ａ Ｖ Ｓ Ｙ Ｓ
卡 车 Ｃ Ｃ Ｄ， 摄像 机 Ｇｏ ｅ ｔ ｓ ｅ ｅ
ａ ｎ ｄ
点 测 量 方法 ， 具 有快 速 ， 非接触 式 ， 渗透 ， 实时 ， 动态 的 ， 主 Ｋ Ｉ Ｓ Ｓ 动的， 高密 度 ， 高精 度 ， 数 字化 ， 自动化 等特点 。三维激 光扫 描 技术 可 以获 取高 精度 高 分辨 率 的数字 地形模 型 ， 因为 它 能够 提供 扫 描 物 体表 面 的三 维点 云 数据 。 按 照 载 体 的 不 同， 三 维激 光扫 描 系统 又可 分 为机载 、 车载、 地面 和手 持 型 Ｇ Ｊ — Ｅ Ｙ Ｅ 几 类 。在 许 多环境 下 ， 车 载激 光扫描 系统就 可 以克服 利 用 ＣＤＳＳ 地 面 激光 测量 系统 扫描 而造 成 的费时费 力 的 问题 ， 例 如 对
Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ 汽 车 单 色 Ｃ Ｃ Ｄ， 彩 Ｓ ｃ ｈ ｗａ ｒ ｚ ， １ ９ ９ ３
ｏ ｆ Ｃ ａ ｌ ｇ ａ ｒ ｙ 色 摄 像机 Ｅ Ｉ － Ｓ ｈ ｅ ｉ ｍｙ ， １ ９ ９ ９
０ 引言 Ｖ Ｉ Ｓ Ａ Ｔ 三维 激光扫 描 技术 是测 绘领 域 继 Ｇ Ｐ Ｓ技 术 之后 的一
车载激光点云数据精度分析方法课件
研究不足与展望
数据来源的局限性
本研究主要针对特定型号的车载激光雷达数据进行精度分析，未能涵盖所有类型和品牌的激光雷达。未来研究可以扩 大数据集范围，以提高方法的泛化能力。
未考虑动态障碍物的影响
在实验过程中，未充分考虑动态障碍物对激光点云数据精度的影响。未来研究可以进一步完善实验场景，以更全面地 评估方法的性能。
国外研究现状
与国内相比，国外在车载激光点云数据处理方面的研究较为成熟。国外的研究不仅涵盖了点云数据的 预处理和特征提取，还重点关注了精度分析和评估。一些知名的自动驾驶公司和科研机构在激光点云 数据处理方面积累了丰富的经验，并取得了一系列重要的成果。
02
车载激光点云数据采集
激光雷达工作原理
01
激光雷达通过向周围环境发射激 光束并接收反射回来的信号，获 取周围环境的距离和角度信息， 进而生成点云数据。
提出了一种基于统计学和机器学习的方法
本研究提出了一种创新的精度分析方法，该方法结合了统计学和机器学习技术，能够更准 确地评估激光点云数据的精度，并识别出影响精度的关键因素。
实验验证与结果分析
通过大量实验验证，证实了所提出方法的有效性和优越性。实验结果还进一步分析了不同 因素对激光点云数据精度的影响，为后续研究提供了有益的参考。
算法优化与改进
虽然本研究提出的方法在精度分析方面取得了较好的效果，但仍存在改进空间。未来研究可以进一步优 化算法，提高其处理大规模数据的效率，并探索更先进的机器学习技术以提升精度分析的准确性。
感谢您的观看
THANKS
实验设置与参数优化
实验设备
介绍实验所需的设备，如高性能计算 机、激光扫描仪等，并说明设备的技 术参数和性能。
参数优化
车载激光点云数据精度分析方法课件
THANKS
感谢观看
硬件性能提升
采用更高性能的激光发射 器和接收器，提升点云密 度和细节表现。
数据处理算法优化
去噪算法
采用先进的滤波算法，如 卡尔曼滤波或中值滤波， 去除点云中的噪声和异常 值。
配准算法
优化点云配准算法，提高 不同视角或不同时间采集 点云的融合精度。
表面重建算法
采用精确的表面重建算法 ，如 Poisson 表面重建， 从点云数据中生成高精度 三维模型。
数据采集与处理一体化设计
同步采集与处理
通过硬件和软件设计，确保数据采集 和处理流程无缝对接，减少中间环节 的数据损失。
实时反馈机制
动态调整参数
根据实际环境和数据处理结果，动态 调整数据采集和处理参数，以获得最 佳效果。
建立数据处理过程中的实时反馈机制 ，以便及时发现并修正数据误差。
05
车载激光点云数据精度分 析案例
案例一：城市街景数据精度分析
总结词
城市街景数据精度分析是车载激光点云数据精度分析的重要应用之一，主要关注城市道路、建筑物、 植被等地物类型的识别和分类精度。
详细描述
在城市街景数据精度分析中，主要关注道路标志、交通标志、行人、车辆等关键要素的识别精度。通 过对比激光点云数据与高精度地图数据，可以评估激光点云数据的可靠性和精度水平，为城市规划和 交通管理提供有力支持。
06
总结与展望
车载激光点云数据精度分析的挑战与机遇
挑战
车载激光点云数据受到多种因素的影响，如传感器性能、环 境条件、数据采集过程中的移动等，导致数据存在各种误差 和噪声。因此，如何准确、有效地分析这些数据的精度是一 个具有挑战性的问题。
道路竣工测量环节车载三维激光扫描技术的应用研究
道路竣工测量环节车载三维激光扫描技术的应用研究摘要：伴随城市中复杂建筑数量的逐渐增多，过去常使用的竣工验收测量方法早已无法满足目前城市的现实管理需求与要求。
人们在道路竣工测量作业中，可以在使用传统测量方法的基础之上，使用三维激光扫描技术助力道路竣工测量工作的实施。
本文探析了道路竣工测量环节车载三维激光扫描技术的应用及其技术理论内涵等相关内容，重点对车载三维激光扫描技术的应用举措展开分析，力求探索出一个有效的举措，助力道路竣工测量工作的高效进行，节省人力和物力的同时保障测量结果的精准性。
关键词：道路竣工；测量环节；车载三维激光扫描技术；应用研究前言：社会的发展，经济的日渐繁荣，拉动我国道路工程的发展。
为了持续发展道路工程，最先要保障的是道路工程的施工质量，作为道路工程施工质量重要基础与保障的工程测量工作逐渐引起人们关注。
过去常使用的道路工程测量技术逐渐无法满足当下道路工程测量工作最基本的需求，一些新技术手段被开发和应用，新技术的使用也慢慢成为一种常态。
三维激光扫描技术作为新技术的一种逐渐走进大众视野，同时也在道路工程测量环节被广泛的运用，不仅能够得到立体化的测量数据，还可对测量区域的空间进行描绘，使测量的数据更为精准，并且具有现实参考意义。
1、车载三维激光扫描技术介绍车载三维激光扫描技术通过车载三维激光扫描仪应用于测量工作中，其有移动性和智能化的特征。
在车载三维激光扫描技术应用期间，充分使用移动型的三维激光扫描系统，该技术作为城市建模期间常使用的工具之一，技术应用期间借助激光传播的十分迅速的优势，以及直线型好这一特征，迅速把激光发射出去，又能够及时接收返回的信息，以此来描述被测量物体表面的形态[1]。
车载三维激光扫描技术所集成的系统，包括多个传感器设备与多源数据，实现对道路的全方位综合信息的迅速和自动化获取，能够十分迅速的进行扫描，并且获取更多的数据与信息量，有着十分高的精准度。
同时，采集的过程更是十分的简单和安全，明显的节省了人力与物力。
车载激光雷达技术与应用研究报告_概述说明
车载激光雷达技术与应用研究报告概述说明1. 引言1.1 概述车载激光雷达（LIDAR）技术作为一种先进的环境感知技术，近年来在汽车工业领域得到广泛应用和研究。
该技术通过发射激光束并接收反射回来的光信号，可以实时高精度地探测车辆周围环境的距离、速度和形状等信息。
随着自动驾驶技术的快速发展，车载激光雷达成为自动驾驶系统中不可或缺的重要组成部分。
1.2 文章结构本报告主要分为五个部分进行讨论。
首先，在引言部分将介绍本文的概述，并说明文章结构及各个章节所涵盖内容。
随后，在第二部分将对车载激光雷达技术进行综述，包括其原理介绍、发展历程以及特点与优势等基础知识。
第三部分将探讨车载激光雷达在自动驾驶技术、环境感知与障碍物检测以及地图制作与导航系统支持等应用场景中的具体应用。
接着，在第四部分将深入研究车载激光雷达技术的进展与挑战，包括算法优化与数据处理技术、成本降低与性能提升措施以及数据安全与隐私保护问题等方面的内容。
最后，在第五部分将对整篇报告进行总结，并展望未来发展趋势和可能面临的挑战，同时提出进一步的研究方向和建议。
1.3 目的本文旨在通过对车载激光雷达技术与应用的深入研究和分析，全面了解其原理、应用场景以及技术发展中所遇到的问题和挑战。
同时，通过对该领域的探讨，为相关研究者提供参考，并为未来的研究方向提供指导。
通过对车载激光雷达技术及其应用进行系统性论述，旨在推动相关领域的发展，促进自动驾驶技术更加安全、可靠地实现。
2. 车载激光雷达技术概述2.1 原理介绍车载激光雷达是一种通过发射和接收激光束来感知周围环境的传感器装置。
其工作原理是利用激光束在空气中传播时的反射特性，通过测量激光束的反射时间和强度来确定目标物体的距离、速度和位置信息。
2.2 发展历程车载激光雷达技术起源于20世纪60年代，经过几十年的发展逐渐成熟。
最早的车载激光雷达主要用于军事领域，随着科技进步和成本降低，该技术逐渐应用于民用领域。
近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，车载激光雷达在汽车行业中得到了广泛关注和应用。
激光雷达车载应用 ppt课件
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根据激光测距原理计算,就得到从激光雷达到目标点的距离, 脉冲激光不断地扫描目标物,就可以得到目标物上全部目标 点的数据,用此数据进行成像处理后,就可得到精确的三维立 体图像.
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在业内的大致应用
借助激光雷达发展无人驾驶技术 激光雷达用于汽车逆向设计 激光雷达用于车身的零部件检测 激光雷达实现汽车的主动安全 激光雷达辅助意念驾驶的实现 将激光雷达用于车辆检测 将激光雷达用于智能交通信号控制 将激光雷达用于交通事故勘察
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而它的一个特点就是价格特别便宜，此前报道中，他们的 CTO Jeff Owens 说每台成本在 200 美元。在此次 CES 上，Quanergy 相 关负责人向 GeekCar 透露，如果订货量是一万台，那每部产品成本有 望控制在 100 美元以下，但是量产得再等两年。
如此便宜的价格，Quanergy给出的答案是“相控阵激光雷达技 术”。抛去传统激光雷达昂贵的旋转部件。用电子扫描代替机械部件 ，采用集成电路上的小镜子扫描各个方向，然后输出车辆周围的3D图 像。创始人Dr.Louay Eldada对具体技术三缄其口，只表示核心技术是 自己的博士研究课题。
目前已有的Ibeo全自动驾驶测试车上，常用的多点布 局组合是miniLUX和LUX两款产品。
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Quanergy
Quanergy 是一家成立了三年的公司，在今年的CES上也推出了 自己的新产品：S2。号称是世界上第一款固态激光雷达。从外观来看 ，S3 是个黑色长方体，内部无任何转动机构。它可以放在手上，大小 和 Puck Auto 算是打了个平手。它的参数是8 线，探测范围为 10 厘 米-150 米。
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车载三维激光扫描仪
作之后，图表 9 中显示了所有处理和输出数据的主要步骤：
加拿大 OPTECH 产品技术电子文档第十六期 -10-
制定计划 系统准备
测量 下载数据 计算 SBET 处理 Lynx 数据 检查点云 输出数据
在ApplanixPOS/LV420导航系统中， Lynx系统还拥有高精度的IMU，双 GPS天线和一个DMI（距离测量系统）来收集导航数据。双GPS天线的设计可以 在加速在高纬度地区航向角计算的速度。同时，DMI可以提供高精度的车速更新 数据。这可以使得在GPS信号质量很差的情况下可获得相对精度较高的航迹线。 此外，DMI还可以在汽车静止的时候为系统更新实时速度信息（ZeroVelocity Updates ZUPT).
测区分类
表格 1:关于使用 Lynx Mobile Mapper 进行道路测量的若个例子
位置
测区范围 平均车速
所测地物
成果
高速公路
科林斯—— 雅典 希腊
120km 2条车道
60
2条车道和重建
km/hr 精密3D模型
点云数据
点云数据
道路旁侧状
州际高度公 路
16km 北向 洛杉矶，加州 16km 南向
LynxMobileMapper 工作流程
加拿大 OPTECH 产品技术电子文档第十六期 -11-
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车载激光扫描与数据处理工程应用研 究--可公开
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、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
Байду номын сангаас
易
安
。
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下子不要学很多。——洛克