极限学习机ELM激光雷达分类
激光雷达分类及原理
激光雷达分类及原理激光雷达是一种利用激光束进行测量和感知的传感器。
它通过发射激光束并接收反射回来的光来获取目标物体的距离、速度和位置等信息。
激光雷达的分类和原理是了解和研究激光雷达技术的基础，本文将从这两个方面展开介绍。
一、激光雷达的分类激光雷达可以根据其工作原理、扫描方式和应用领域等方面进行分类。
按照工作原理的不同，激光雷达可以分为光学式激光雷达和光电混合式激光雷达。
光学式激光雷达利用光学元件对发射的激光束进行调制和聚焦，然后通过接收器接收反射回来的光信号。
这种激光雷达具有测量精度高、测量范围广的优点，适用于需要高精度测量的场景，比如无人驾驶汽车、机器人导航等。
光电混合式激光雷达结合了激光雷达和摄像机的优势，既可以获取激光雷达的高精度测量数据，又可以获取摄像机的图像信息。
这种激光雷达适用于需要融合激光雷达和图像信息的场景，比如三维建模、地质勘探等。
按照扫描方式的不同，激光雷达可以分为机械式激光雷达和固态激光雷达。
机械式激光雷达通过旋转或振动的机械结构来实现激光束的扫描，可以实现全方位的扫描。
这种激光雷达结构相对简单，但扫描速度相对较慢。
固态激光雷达采用固态结构来实现激光束的扫描，扫描速度快，适用于高速运动的目标物体测量。
按照应用领域的不同，激光雷达可以分为工业激光雷达和消费级激光雷达。
工业激光雷达主要应用于工业自动化、测量绘图、机器人导航等领域，具有高精度和高可靠性的特点。
消费级激光雷达主要应用于消费电子产品、无人机、智能手机等领域，具有小型化和低成本的特点。
二、激光雷达的原理激光雷达的工作原理是利用激光束在空间中传播的特性进行测量。
激光雷达的主要原理包括发射原理、接收原理和测量原理。
发射原理是指激光雷达通过激光器发射激光束。
激光器产生的激光束具有高亮度、高单色性和高方向性等特点，可以准确地照射到目标物体上。
接收原理是指激光雷达通过接收器接收反射回来的光信号。
接收器可以将接收到的光信号转换为电信号，并经过放大和处理后得到目标物体的距离、速度和位置等信息。
激光雷达的分类
激光雷达的分类激光雷达，简称Lidar，也称LaserRadar或LADAR（LaserDetectionandRanging：激光探测及测距），是通过激光照射目标并用传感器测量反射光来测量目标距离的一种测量方法。
目前激光雷达广泛应用在测绘、气象监测、安防、自动驾驶等领域。
且大部分人认为，激光雷达是自动驾驶不可或缺的关键传感器。
目前市面上可见的车载激光雷达，基本都是机械式，其典型特征即为拥有机械部件，会旋转，比如Velodyne著名的大花盆HDL64。
当然也有混合固态激光雷达，即外面不转了，但里面仍有激光发射器进行旋转的种类。
但除了这两种激光雷达外，因使用的技术不同，还分为多种激光雷达。
下面我们一起来全面了解激光雷达的分类。
根据结构，激光雷达分为机械式激光雷达、固态激光雷达和混合固态激光雷达。
1、机械式激光雷达机械激光雷达，是指其发射系统和接收系统存在宏观意义上的转动，也就是通过不断旋转发射头，将速度更快、发射更准的激光从“线”变成“面”，并在竖直方向上排布多束激光，形成多个面，达到动态扫描并动态接收信息的目的。
以Velodyne生产的第一代机械激光雷达（HDL-64E）为例，竖直排列的激光发射器呈不同角度向外发射，实现垂直角度的覆盖，同时在高速旋转的马达壳体带动下，实现水平角度360度的全覆盖。
因此，HDL-64E在汽车行驶过程中，就一直处于360度旋转状态中。
因为带有机械旋转机构，所以机械激光雷达外表上最大的特点就是自己会转，个头较大。
如今机械激光雷达技术相对成熟，但价格昂贵，暂时给主机厂量产的可能性较低；同时存在光路调试、装配复杂，生产周期漫长，机械旋转部件在行车环境下的可靠性不高，难以符合车规的严苛要求...等不足。
当前的激光雷达战场，机械旋转式方案占据着绝对的统治地位，目前除了美国Quanergy 以外，各大主流的激光雷达供应商都是以机械旋转式的产品线为主，并以此为基础不断推进更高线数产品的迭代。
激光雷达的分类
激光雷达的分类
激光雷达按照工作原理和应用领域可以分为以下几类：
1. 机械式激光雷达。
机械式激光雷达通过旋转或运动反射镜来
扫描激光束，获取目标的三维坐标信息。
这种激光雷达结构简单，成
本较低，但精度和测量速度较差。
2. 固态式激光雷达。
固态式激光雷达采用固体发光体作为激光器，并通过特定的光学系统发射激光束，获取目标的三维坐标信息。
这种激光雷达结构较复杂，成本较高，但精度和测量速度较高。
3. 全景式激光雷达。
全景式激光雷达可以同时获取目标的全景
图和三维坐标信息，可以用于制作高精度的地图和模型。
4. 无旋转式激光雷达。
无旋转式激光雷达采用多个固定方向的
激光发射器和接收器，可以实现更快的数据采集和更广泛的应用场景。
5. 自主车辆激光雷达。
自主车辆激光雷达是一种专门为自动驾
驶车辆设计的激光雷达系统，具有高精度、高可靠性和实时性等优点，能够实现车辆环境感知和行驶路径规划等功能。
elm算法逐句解释
ELM算法，即超限学习机（Extreme Learning Machine）算法，是一种新型的快速学习算法。
以下是对ELM算法的逐句解释：针对的问题是单隐层的前馈神经网络（SLFNs）：ELM算法主要解决的是单隐层前馈神经网络的问题。
这种网络的特点是有一个输入层、一个隐层和一个输出层。
输入层到隐层的权重W和偏差B可以随机设定：在ELM算法中，输入层到隐层的权重和偏差可以随机设定，不需要通过训练得到。
隐层激励函数具有无限可微的特征即可：对于隐层的激励函数，只需要具备无限可微的特性，例如常用的radial basis、sine、cosine、exponential等函数。
输出层权重用回归矩阵的伪逆矩阵和训练输出值来确定：输出层的权重是通过计算回归矩阵的伪逆矩阵和训练输出值来确定的。
这里的伪逆矩阵又称广义逆矩阵，即Moore-Penrose generalized inverse matrix。
与其他算法相比，例如很火的SVM来说，ELM算法计算速度也更有优势：与其他流行的机器学习算法相比，如支持向量机（SVM），ELM算法在计算速度上具有优势。
ELM可以随机初始化输入权值和阈值并得到相应的隐节点输出：超限学习机（ELM）可以随机初始化输入权值和阈值，并直接得到对应的隐节点输出。
从神经网络的结构来看，超限学习机是一个简单的单层前向神经网络：从网络结构的角度看，ELM是一个简单的单层前向神经网络，包含输入层、隐含层和输出层。
隐含层有L个神经元，L远远小于N，输出层输出的向量为m维：在ELM的网络结构中，隐含层通常包含较少的神经元（L个），且L远小于输入样本数N。
同时，输出层输出的向量是m维的。
一个有L个隐含层节点的单隐含层神经网络：对于具有L个隐节点的单隐含层神经网络，每个隐节点的输出是根据其对应的输入权值、偏置和激活函数来计算的。
总的来说，ELM算法是一种针对单隐层前馈神经网络的快速学习算法，具有随机初始化输入权值和阈值、计算速度快等特点。
一文详解激光雷达
一文详解激光雷达激光雷达(LiDAR)是当前正在改变世界的传感器，它广泛应用于自动驾驶汽车、无人机、自主机器人、卫星、火箭等。
激光通过测定传感器发射器与目标物体之间的传播距离（Time of Flight,TOF）(如图1所示)，分析目标物体表面的反射能量大小、反射波谱的幅度、频率和相位等信息，输出点云，从而呈现出目标物精确的三维结构信息。
图1 激光雷达测距及点云激光雷达是由激光发射单元和激光接收单元组成，发射单元的工作方式是向外发射激光束层，层数越多，精度也越高(如图2所示)，不过这也意味着传感器尺寸越大。
发射单元将激光发射出去后，当激光遇到障碍物会反射，从而被接收器接收，接收器根据每束激光发射和返回的时间，创建一组点云，高质量的激光雷达，每秒最多可以发出200多束激光。
图2 不同激光束形成的激光点云对于激光的波长，目前主要使用使用波长为905nm和1550nm的激光发射器，波长为1550nm的光线不容易在人眼液体中传输。
故1550nm可在保证安全的前提下大大提高发射功率。
大功率能得到更远的探测距离，长波长也能提高抗干扰能力。
但是1550nm激光需使用InGaAs，目前量产困难。
故当前更多使用Si材质量产905nm的LiDAR。
通过限制功率和脉冲时间来保证安全性。
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01.激光雷达的结构激光雷达的关键部件按照信号处理的信号链包括控制硬件DSP（数字信号处理器）、激光驱动、激光发射发光二极管、发射光学镜头、接收光学镜头、APD（雪崩光学二极管）、TIA（可变跨导放大器）和探测器，如图3所示。
其中除了发射和接收光学镜头外，都是电子部件。
随着半导体技术的快速演进，性能逐步提升的同时成本迅速降低。
但是光学组件和旋转机械则占具了激光雷达的大部分成本。
图3 激光雷达的关键部件02.激光雷达的种类目前市面上有不同种类的激光雷达，按驱动方式可分为机械式、MEMS、相控阵、泛光面阵式（FLASH）。
基于极限学习机的单木枝叶点云分类
基于极限学习机的单木枝叶点云分类章又文; 邢艳秋【期刊名称】《《安徽农业科学》》【年(卷),期】2019(047)005【总页数】5页(P237-240,246)【关键词】激光点云; 枝叶点云分类; 空间特征; 色彩特征; 随机森林; 极限学习机【作者】章又文; 邢艳秋【作者单位】东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040【正文语种】中文【中图分类】S126在林业测量中，三维激光雷达能够准确、快速地提取树木表面三维信息，因此被广泛运用在林木的垂直结构[1-2]、叶面积指数提取[3-4]以及单木三维建模可视化[5-6]中。
林木枝叶分类识别的研究是林木参数提取及三维重建的重要内容。
Li等[7]利用单木树叶与枝干点云的法向分布特征的不同，采用法线差分算子进行单木枝叶点云的分类识别，以达到分割树叶点云的目的，从而减小了枝干点云对叶面积密度提取精度的影响。
LU等[8]直接利用林木样方点云数据，作径向半球点云切片计算有效叶面积指数。
王洪蜀等[9]将激光雷达设备与CCD相机同步采集林木样方数据，利用监督学习将CCD相机拍摄的彩色影像中的枝叶分类，再将枝叶中的像素信息赋给点云数据，从而达到枝叶点云分类识别的效果。
上述文献中，在冠层部分的叶面积信息提取上，没有综合利用局部枝叶点云的形状、法向分布、反射强度等特征研究枝叶点云的分类识别。
喻垚慎等[10]利用点云的局部切平面分布特征，融合多种空间结构特征分离枝干与树叶点云，然而细小的枝干与树叶点云数据冗杂在一起，空间特征不突出。
颜色是区分枝干与树叶的重要自然属性，在枝干与树叶的空间结构特征的基础上，增加色彩特征进行研究，能够使分类更为准确。
三维点云数据信息量大，因此在分类算法的选择上，笔者采用极限学习机(extreme learning machine，ELM)来进行枝叶点云的分类识别。
2004年有研究人员提出，ELM算法主要应用于回归以及分类问题当中。
激光雷达的定义与分类
激光雷达的定义与分类
1. 嘿，你知道啥是激光雷达不？简单来说，它就像是给机器装上了超级眼睛！比如说自动驾驶汽车，激光雷达就是它看清周围环境的关键，能精确地探测物体和距离呢，多牛啊！
2. 激光雷达可是有不同分类的哦！有一种叫固态激光雷达，就好比是个小巧灵活的侦察兵，体积小但能力可不小。
再比如机械激光雷达，就像是个经验丰富的老兵，稳重可靠！
3. 想想看，激光雷达不就是在帮我们感知这个世界吗？就像你走路有眼睛看路一样，没它可不行！比如无人配送小车，激光雷达能帮它避开障碍，精准送达，这不是很厉害吗？
4. 激光雷达的分类里，还有不同的特性呢！是不是很神奇？好比说有的擅长远距离探测，就像神射手能一下子瞄准远方目标，有的则更擅长近距离的精准测量，像个细心的工匠。
5. 哎呀，说真的，激光雷达的存在可太重要了！它就像是给各种智能设备注入了灵魂，让它们能真正理解周围的一切。
就像无人机，有了激光雷达就能更好地执行任务了呀，你说是不是？
6. 激光雷达的定义和分类，真的值得好好研究研究！这不光是科技的进步，更是改变我们生活的力量啊！你看那些酷炫的科技产品，哪个离得开它呢，对吧？
我的观点结论：激光雷达真的超级重要且有趣，不同的类型有着各自独特的作用，推动着科技不断向前发展。
激光雷达·-演讲模板
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1 激光雷达的原理 2 激光雷达的分类 3 激光雷达的应用
激光雷达·
1
激光雷达的原理
激光雷达的原理
激光雷达的原理与传统的雷达类似，但是 它使用的是激光束而不是无线电波。激光 雷达发射一束激光束，照射到目标物体后， 部分光束会反射回来并被接收器捕获。通 过测量激光束从发射到反射回来的时间， 可以计算出目标物体的距离。同时，通过 测量反射回来的光束的角度，可以确定目 标物体的方向
机器人技术：机器人技术中，激光雷达被用于进行环境感知和避障。通过使用激光雷达， 机器人可以获取周围环境的详细信息，并根据这些信息来规划路径、避免碰撞和执行其他 任务
地理信息系统(GIS)：在地理信息系统领域，激光雷达被用于生成高精度的三维地形图和地 表覆盖图。这些地图对于城市规划、土地资源调查、环境监测等领域具有重要意义
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校准
固态式激光雷达使用光学 相位调制器来控制激光束 的传播方向，因此不需要 机械旋转器。它能够生成 低精度的三维点云数据， 但是具有更高的可靠性和 耐用性，因此��适合用 于无人驾驶汽车和机器人
技术等应用领域
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激光雷达的应用
激光雷达的应用
无人驾驶汽车：激光雷达是无人驾驶汽车的重要传感器之一。它能够生成高精度的三 维地图，识别道路上的障碍物和车辆，并帮助车辆进行自主导航和避障
建筑设计和工业制造等领域，帮助进行更精确
的决策和规划
测量与测绘
*
考古学
在考古学领域，激光雷达被用于进行遗址测绘
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和三维建模。通过使用激光雷达，可以获取遗
址的高精度三维模型，为考古研究提供重要的
简述激光雷达的分类
简述激光雷达的分类
1. 激光雷达有固态激光雷达哟！就好像是一部超级相机，能稳定又快速地捕捉周围环境。
比如说，自动驾驶汽车上用它，那可就厉害啦，能随时感知路况呢！
2. 还有机械激光雷达呢！它就像一个勤劳的小蜜蜂，不断转动来扫描。
你想想看，在一些大型的测绘场景里，它可发挥大作用啦！
3. 混合固态激光雷达也是很牛的哦！它像是找到了一个巧妙的平衡点，既有固态的稳定又有一些机械的灵活。
这不就像我们既能踏实做事又能偶尔来点小创意嘛！
4. 脉冲式激光雷达也挺厉害呀！它像一个小爆竹，快速地发出脉冲来探测。
在远距离探测的时候，它可不含糊呢！
5. 相位式激光雷达可别小瞧哦！这就好比是个精确的测量仪，能很准确地给出信息。
很多高精度的测量工作可都靠它呢！
6. 多线激光雷达怎么样呢？哇，它就像有好多只眼睛一样，可以同时看到好多地方。
在复杂的环境中，它可太有用啦！
7. 单线激光雷达虽然简单，但是也有它的厉害之处呀！就好像一个专注的小能手，一心一意干好自己的活儿。
比如在一些简单的场景中，它就能很好发挥啦！
8. 调频连续波激光雷达也来啦！它像是一个持续发出美妙声音的乐器，稳定又连续地工作。
很多高端的应用里都有它的身影呢！
我觉得呀，激光雷达的这些分类各有各的厉害之处，它们在不同的领域和场景中都能大显身手，为我们的生活带来很多便利和进步呢！。
激光雷达 分类
激光雷达分类
激光雷达是一种使用激光束进行测量和感测的设备，广泛应用于各种领域，如自动驾驶、测绘、安防等。
根据其应用场景和工作原理的不同，激光雷达可以分为以下几类：
1. 旋转激光雷达
旋转激光雷达是一种最常见的激光雷达，其工作原理是通过旋转激光发射器和接收器来扫描周围环境。
该种雷达具有精度高、探测范围广等优点，被广泛应用于自动驾驶、测绘等领域。
2. 固态激光雷达
固态激光雷达是一种新型的激光雷达，其激光发射器和接收器采用固态技术，可以实现高速、高精度的激光探测。
该种雷达具有体积小、功耗低、抗干扰性强等优点，被广泛应用于自动驾驶、安防等领域。
3. 三维激光雷达
三维激光雷达是一种可以同时获取物体的距离、高度和宽度等三维信息的激光雷达，其工作原理是通过发射多条激光束并接收多个反射点的信号来实现三维探测。
该种雷达具有高精度、高分辨率、适应性强等优点，被广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。
4. 单光子计数激光雷达
单光子计数激光雷达是一种利用单光子计数技术进行高精度测
量的激光雷达，其原理是通过统计反射光子的数量来计算物体的距离。
该种雷达具有高精度、高灵敏度、低功耗等优点，被广泛应用于医学、
环保等领域。
以上是目前常见的激光雷达分类，随着激光雷达技术的不断发展和应用的不断拓展，未来还将出现更多种类的激光雷达。
《激光雷达简介》课件
市场发展前景
自动驾驶
激光雷达是自动驾驶汽车的关键传感器之一，随着自动驾驶市场 的不断扩大，激光雷达市场也将迎来更大的发展空间。
无人机
无人机市场对激光雷达的需求也在不断增长，激光雷达在无人机中 主要用于定位、导航和避障。
地理信息获取
激光雷达在地形测绘、城市规划、资源调查等领域也有广泛应用， 市场前景广阔。
放大与滤波
对接收到的微弱信号进行 放大和滤波处理，以提高 信噪比。
信号解调
从接收到的信号中提取距 离、速度等有用信息。
数据处理技术
数据预处理
对原始数据进行去噪、滤波等处 理，以提高数据质量。
目标识别与跟踪
利用算法对目标物体进行识别和跟 踪，实现动态监测。
三维重建
通过对大量数据进行处理和分析， 重建出目标物体的三维模型。
THANKS
感谢观看
技术挑战与问题
高精度和高分辨率
如何实现高精度和高分辨率的探测是激光雷达面 临的重要挑战之一。
环境适应性
激光雷达在复杂环境和恶劣天气下的性能和稳定 性需要进一步提高。
数据处理和分析
随着激光雷达数据的不断增加，如何快速、准确 地处理和分析数据成为了一个重要问题。
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激光雷达的未来应用
无人驾驶汽车
无人驾驶汽车是激光雷达的重要应用领域之一。通过激光雷 达的扫描数据，无人驾驶汽车可以精确地感知周围环境，实 现自主导航、障碍物识别和避障等功能，从而提高道路安全 性和交通效率。
动扫描。
扫描器的性能指标包括扫描角度范围、扫描速度和稳定性等，这些指标 影响着激光雷达的扫描效率和精度。
光电探测器
光电探测器负责接收反射回来的 激光信号，并将其转换为电信号
简述激光雷达的结构原理分类及特点
激光雷达是一种使用激光束进行距离测量的传感器，广泛应用于自动驾驶汽车、无人机、机器人和工业自动化等领域。
本文将简要介绍激光雷达的结构原理、分类及特点。
一、结构原理激光雷达主要由激光发射器、接收器、光电探测器、信号处理器和数据处理器等组成。
激光发射器发射激光脉冲，激光束照射到检测目标上后，部分激光被目标物体散射，激光束经接收器接收后，光电探测器将激光信号转化为电信号，经过信号处理器处理后传输至数据处理器进行数据处理和分析。
二、分类根据工作原理和实现功能的不同，激光雷达可以分为机械式激光雷达、固态激光雷达和混合式激光雷达。
机械式激光雷达通过旋转或振动的方式改变激光束的方向；固态激光雷达由固定的激光发射与接收单元组成，通过改变激光的发射和接收方式实现测距；混合式激光雷达集成了机械式和固态的优点，能够实现更精准的测距和目标识别。
三、特点1.高精度：激光雷达能够实现毫米级的精准测距，对于自动驾驶汽车等应用场景具有重要意义。
2.多目标检测：激光雷达可以同时探测多个目标，并能够对目标进行精确的定位和跟踪。
3.抗干扰能力强：激光雷达对光照、雨雪等天气条件的影响较小，能够在复杂环境下稳定工作。
4.高可靠性：激光雷达采用光学原理进行测距，不受电磁干扰，工作稳定可靠。
5.成本较高：激光雷达的制造成本较高，限制了其在一些低成本应用场景中的推广。
激光雷达具有高精度、多目标检测、抗干扰能力强和高可靠性等特点，是自动驾驶汽车、无人机等智能设备中不可或缺的核心传感器之一。
随着激光雷达技术的不断发展和成熟，其应用领域将会进一步扩大，为人类社会带来更多便利和安全。
基于上述内容，我们可以进一步探讨激光雷达在不同领域的应用和发展趋势。
一、自动驾驶汽车激光雷达是自动驾驶汽车中至关重要的传感器之一。
通过激光雷达的高精度测距和多目标检测能力，自动驾驶汽车可以实现对车辆、行人和障碍物的实时识别和定位，从而实现智能的避障和自动驾驶功能。
随着自动驾驶技术的不断发展，激光雷达的应用将会得到进一步扩展和深化，成为推动自动驾驶汽车商业化的关键技术之一。
激光雷达分类及原理
激光雷达分类及原理激光雷达是一种基于激光技术的遥感测量设备，可以通过发送激光脉冲并测量其回波来获取目标的位置、速度和形状等信息。
激光雷达应用广泛，包括机器人导航、无人驾驶汽车、工业测量和环境监测等领域。
本文将介绍激光雷达的分类和工作原理。
激光雷达可以按照其测距方式和工作原理进行分类。
按照测距方式，激光雷达可以分为直接测距和相位测距两种类型。
直接测距激光雷达是通过测量激光脉冲从发射到接收所需的时间来计算目标的距离。
这种雷达通过测量脉冲的回波时间来计算出目标的时间差，然后乘以光速，即可得到目标与雷达的距离。
直接测距激光雷达常见的技术包括飞行时间测量和霍尔测距。
飞行时间测量是通过测量发射激光脉冲到接收到其回波所需的时间差来计算目标的距离。
霍尔测距则是使用霍尔传感器来测量激光触发和回波信号的时间差。
相位测距激光雷达是通过测量激光脉冲的相位差来计算目标的距离。
相位测距激光雷达常见的技术包括调制调频连续波雷达（FMCW）和光学相干斯捷尔波达（OCT）。
FMCW激光雷达通过改变激光脉冲的频率来实现距离的测量。
通过测量发射和接收脉冲之间的频率差，可以计算出目标的距离。
OCT激光雷达则利用激光光束的干涉效应来测量目标的距离。
通过分析回波信号与参考信号之间的相位差，可以计算出目标的距离。
无论是直接测距还是相位测距激光雷达，它们都需要发射激光脉冲，并测量脉冲的回波。
激光雷达通常使用激光二极管或固体激光器作为发射器，而光散射器和光电二极管则用于接收和测量回波信号。
激光雷达还需要使用精确的时钟来测量激光脉冲的时间差。
除了按照测距方式分类，激光雷达还可以按照其工作原理进行分类。
常见的激光雷达工作原理包括机械扫描、固态扫描和全息扫描。
机械扫描激光雷达使用旋转镜或移动镜面来扫描激光光束，从而实现全方位的观测。
固态扫描激光雷达使用固定的光学装置来扫描激光光束，通常通过改变光学器件的位置或方向来实现扫描。
全息扫描激光雷达使用光学全息技术来记录激光光束的干涉图样，并通过读取全息图样来获取目标的信息。
简单易学的机器学习算法 极限学习机(ELM)
(选自黄广斌老师的PPT)对于一个单隐层神经网络(见Figure 1)，假设有个任意的样本，其中，。
对于一个有个隐层节点的单隐层神经网络可以表示为其中，为激活函数，为输入权重，为输出权重，是第个隐层单元的偏置。
表示和的内积。
即存在，和，使得可以矩阵表示为其中，是隐层节点的输出，为输出权重，为期望输出。
，为了能够训练单隐层神经网络，我们希望得到，和，使得其中，，这等价于最小化损失函数传统的一些基于梯度下降法的算法，可以用来求解这样的问题，但是基本的基于梯度的学习算法需要在迭代的过程中调整所有参数。
而在ELM算法中, 一旦输入权重和隐层的偏置被随机确定，隐层的输出矩阵就被唯一确定。
训练单隐层神经网络可以转化为求解一个线性系统。
并且输出权重可以被确定其中，是矩阵的Moore-Penrose广义逆。
且可证明求得的解的范数是最小的并且唯一。
三、实验我们使用《简单易学的机器学习算法——Logistic回归》中的实验数据。
原始数据集我们采用统计错误率的方式来评价实验的效果，其中错误率公式为：对于这样一个简单的问题，。
MATLAB代码主程序[plain]01. %% 主函数，二分类问题02.03. %导入数据集04. A = load('testSet.txt');05.06. data = A(:,1:2);%特征07. label = A(:,3);%标签08.09. [N,n] = size(data);10.11. L = 100;%隐层节点个数12. m = 2;%要分的类别数13.14. %‐‐初始化权重和偏置矩阵15. W = rand(n,L)*2‐1;16. b_1 = rand(1,L);17. ind = ones(N,1);18. b = b_1(ind,:);%扩充成N*L的矩阵19.20. tempH = data*W+b;21. H = g(tempH);%得到H22.23. %对输出做处理24. temp_T=zeros(N,m);25. for i = 1:N26. if label(i,:) == 027. temp_T(i,1) = 1;28. else29. temp_T(i,2) = 1;30. end31. end32. T = temp_T*2‐1;33.34. outputWeight = pinv(H)*T;35.36. %‐‐画出图形37. x_1 = data(:,1);38. x_2 = data(:,2);39. hold on40. for i = 1 : N41. if label(i,:) == 042. plot(x_1(i,:),x_2(i,:),'.g');43. else44. plot(x_1(i,:),x_2(i,:),'.r');45. end46. end47.48. output = H * outputWeight;49. %‐‐‐计算错误率50. tempCorrect=0;51. for i = 1:N52. [maxNum,index] = max(output(i,:));53. index = index‐1;54. if index == label(i,:);55. tempCorrect = tempCorrect+1;56. end57. end58.59. errorRate = 1‐tempCorrect./N;激活函数[plain]01. function [ H ] = g( X )02. H = 1 ./ (1 + exp(‐X));03. end黄老师提供的极限学习机的代码：点击打开链接。
激光雷达图像目标检测与分类技术
激光雷达图像目标检测与分类技术激光雷达图像目标检测与分类技术是一种基于激光雷达数据的目标检测与分类方法。
激光雷达作为一种高分辨率的传感器，能够提供准确的三维点云数据，因此在自动驾驶、智能交通、环境监测等领域具有广泛的应用前景。
激光雷达图像目标检测与分类的核心任务是在给定的激光雷达数据中准确地识别和分类不同的目标。
它可以分为两个主要的阶段：目标检测和目标分类。
目标检测是指在激光雷达数据中确定目标的位置和尺寸。
常见的目标检测方法包括基于点云的方法和基于图像的方法。
基于点云的方法主要利用点云数据的空间分布和形状信息来检测目标，而基于图像的方法则利用激光雷达数据生成的二维图像信息进行目标检测。
这两种方法各有优势，可以根据实际需求选择合适的方法。
目标分类是指将检测到的目标分为不同的类别。
激光雷达图像中常见的目标类别包括行人、车辆、建筑物等。
目标分类的关键是提取有区分度的特征，并采用合适的分类算法来将目标分到不同的类别中。
常用的特征提取方法包括形状特征、光度特征和纹理特征等。
对于分类算法，常用的包括支持向量机(SVM)、神经网络和决策树等。
在激光雷达图像目标检测与分类技术的应用中，面临许多挑战。
首先，激光雷达数据通常具有较高的分辨率，导致数据量庞大，需要高效的处理和存储技术。
其次，激光雷达数据在不同的环境和条件下变化较大，需要具备较强的鲁棒性和适应性。
此外，目标检测和分类的准确度直接影响着系统的性能和安全性，因此需要进行精细的算法设计和优化。
当前，激光雷达图像目标检测与分类技术正不断取得新的突破和进展。
近年来，深度学习技术的发展为该领域带来了巨大的机遇。
通过利用深度卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，可以更准确地进行目标检测和分类。
同时，联合使用多种传感器数据，如激光雷达数据、摄像头数据和雷达数据等，可以进一步提高目标检测和分类的准确性和鲁棒性。
激光雷达图像目标检测与分类技术的应用潜力巨大。
在自动驾驶领域，它可以帮助车辆准确地感知道路上的行人、车辆和障碍物，提高交通安全性。
超限学习机图像处理ELM介绍
大数据高精度；许多简单的应用也需要才能大数据实现 用小数据解决许多复杂应用
需要海量计算资源（通常几千几万个快速计算单元的 并 行运算）
低速的神经元并行学习
学习速度极其低速，在学习精度上极其“贪婪” ”
讲究高学习速度，高的准确率，但不过分“贪婪 于学习精度
总是先有应用，再去找寻相匹配的“个性化”强的学 习 算法
16
MNIST OCR
学习方式
ELM
H-ELM [Unpublished]
H-ELM [J. Tang, et al, 2015]
深度学习
Multi-Layer ELM (784-700-700-15000-10)
M. Rigotti, et al, Journal of Neuroscience, vol. 33, no. 9, 2013
R. I. Arriaga, et al. “Visual Categorization with Random Projection,” Neural Computation, vol. 27, 2015
总是先有普适的“脑”，再有应用
7
人工神经网络学习真的需要如此 “痛苦”和“耗时”？
让人工神经网络学习能变得轻松 愉快？
超限学习机（Extreme Learning Machines ， ELM）：基本问题
• 面对如此多的神经网络结构，真的需要如此多的不同的对 应神经网络算法？
– 不同前馈网络结构
– 新的学习理论不仅解决了神经网络存在性问题也给出了学习方法。
– 我们首先提出和回答了生物学习的一个基本问题：“生物神经元在学习中真的需要调 整吗？”
– ELM理论在提出后约10年，哈佛、哥伦比亚大学、斯坦福、MIT、IBM Watson、 Georgia Tech等研究人员分别在2013年，2015年和2016年在老鼠的嗅觉系统、猴子的 视觉系统和人的感知系统直接或间接的得到验证。
激光雷达2021
激光雷达根据光束操纵方式可以分为扫描式激光雷达和Flash面阵式激光雷达。
扫描式激光雷达主要通过激光光束来扫描环境，根据发射的光束数量又可以分为单线束扫描和多线束扫描。
线束越多，越密，对环境描述更加充分。
单线束激光雷达只能进行平面式扫描，不能测量物体高度，目前主要应用于机器人领域，如扫地、送餐、酒店服务等；而无人驾驶主要采用多线束激光雷达，市场上有4线、8线、16 线、32 线、64 线和128线之分。
综合上篇文章，激光雷达按照“测距、发射、光速操纵、探测、数据处理”五大关键技术，即五个维度，可以分为以下23个类别：无论是飞行时间法，还是固态激光雷达，亦或是Flash面阵，这些称谓都是从不同的角度进行分类的，不能把它们混淆起来，每个类别的详细区别请参照上篇文章。
6. 产业链：上游元器件，中游集成，下游应用激光雷达产业链可以分为上游，中游和下游，如下图所示：上游大量的光学元器件和电子元器件，组成了激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分；‘这四大部分再组装起来，集成为中游产品-激光雷达；除了已成熟地应用于军事、测绘生态监控等领域，激光雷达下游的高精度地图、无人驾驶、无人机等新兴领域应用得到快速发展。
（激光雷达应用-图片来源：盖世汽车）7. 核心元器件：光和电的共舞从产业链的可以看到，上游大量的光学和电子元器件，构成了激光雷达的基础。
下面对激光发射、激光接收、扫描系统和信息处理四大部分的核心元器件进行一一详解。
7.1 激光发射部分：包含了激光器和发射光学系统激光器是光源，激光雷达主要采用半导体激光器，又称激光二极管。
用半导体材料作为工作物质，通过一定的激励，在半导体物质的能带之间受激发射。
半导体激光器具有小型、重量轻、发光效率高、可靠性高、寿命长、价格便宜等优点。
但同时，半导体激光器也具有光斑形状不规则、发散角度大等缺点；因此，需要一套发射光学系统，对激光器的输出光束进行准直整形，改善输出光束质量。
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T estingAcc uracy 1
MissClassificationRa te_T esting size(T esti ng_data)
i j
j
tj 0
j 1,..., N
gW X
i 1 i
bi j ,
可以矩阵表示为 其中， H 是隐层节点的输出，
H T
为输出权重， T 为期望输出。
g W1 X 1 b1 g WL X 1 bL H W1 ,...,WL , b1 ,...bL , X 1 ,..., X L g W1 X N b1 g WL X N bL N L
激光雷达数据的极坐标图
激光雷声数据处理
if ai , j 32
(ai , j 1 ai , j 2 ) / 2, if i 1 (ai , j 1 ai , j 1 ) / 2, if i 2 ( a i , j 2 ai , j 1 ai , j 1 ai , j 2 ) / 4, if i 3 (ai , j 3 ai , j 2 ai , j 1 ai , j 1 ai , j 2 ai , j 3 ) / 6, if i 4 (ai , j 4 ai , j 3 ai , j 2 ai , j 1 ai , j 1 ai , j 2 ai , j 3 ai , j 4 ) / 8, if i 5 bi , j (ai , j 5 ai , j 4 ai , j 3 ai , j 2 ai , j 1 ai , j 1 ai , j 2 ai , j 3 ai , j 4 ai , j 5 ) /10, if 6 i 17 (ai , j 4 ai , j 3 ai , j 2 ai , j 1 ai , j 1 ai , j 2 ai , j 3 ai , j 4 ) / 8, if i 177 ( a a a a a a ) / 6, if i 178 i , j 3 i , j 2 i , j 1 i , j 1 i , j 2 i , j 3 (ai , j 2 ai , j 1 ai , j 1 ai , j 2 ) / 4, if i 179 (ai , j 1 ai , j 1 ) / 2, if i 180 (a a ) / 2, if i 181 i , j -2 i , j -1 else bi , j ai , j ; 其中ai , j 为原始数据，bi , j 为处理后的数据；
N L
2
传统的一些基于梯度下降法的算法，可以用来求解这样的问题，但是基本的基于梯度的学
bi 在迭代的过程中调整所有参数。而在ELM算法中, 一旦输入权重Wi 和隐层的偏置
层的输出矩阵 H 被确定
被
就被唯一确定。训练单隐层神经网络可以转化为求解一个线性系统。输
H -1T
最后，如何计算训练精度？由程序可知，训练精度和输出神经元的标签 匹配正确率有关，输出神经元匹配标签正确次数越多，训练精度越高。测试精 度的程序和训练程序相同。 for i = 1 : size(T, 2) [x, label_index_expected]=max(T(:,i)); [x, label_index_actual]=max(Y(:,i)); if label_index_actual~=label_index_expected MissClassificationRate_Training= MissClassificationRate_Training+1; end end
匹配标签 期望标签 载入测试集数据
输入参数：隐藏 层神经元个数
输入参数：激 活函数sigma
输出神经元
以训练集数据为例，作流程图和详细解 析，测试集和训练集流程相同。
测试精度
对于单隐层神经网络，ELM 可以随机初始化输入 权重和偏置并得到相应的输出权重。 对于一个单隐层神经网络(见右图),假设有个任意
混淆矩阵
68.33 55.00 68.00 52.89
67.67 63.00 72.00 49.33
63.33 64.33 61.33 53.33
73.33 59.67 57.33 52.44
71.67 53.33 72.33 53.11
68.87 59.066 66.198 52.22
69.29 59.28 61.60 50.36
激光雷声数据处理
Doorway-处理前
Doorway-处理前
Doorway-处理前
Doorway-处理后
Doorway-处理后
激光雷声数据处理
corridor-处理前
corridor-处理后
ELM场景分类实验
实验条件：
注： ① room-doorway_train.txt为训练样本；room-doorway_test.txt为测试样本 ；训练样本和测试样本比例为1:1，其中每个场景有150组数据，每组数 据由0度到180度共181个深度数据组成。 ② 1 for (both binary and multi-classes) classification. ③ 20 is the number of hidden neurons assigned to the ELM. ④ Type of activation function: 'sig' for Sigmoidal function.
基于ELM的激光雷达场景识别
基于ELM的激光雷达场景识别
① ELM算法 ② 激光雷达数据采集 ③ 激光雷声数据处理 ④ 激光数据的极坐标图 ⑤ 场景识别分类结果 ⑥ 分类结果的混淆矩阵
ELM算法
ELM分类算法大致流程：
1.分别载入训练数据和测试数据 2.根据输入数据和参数计算输出神经元 3.根据输出神经元匹配输入数据标签 4.根据每组输出数据的标签匹配正确数 和数据总组数，计算精度
的样本t
i , Xi
，其中
X i xi1, xi 2 ,...,xin R
T
示为：
t i t i1, t i 2 ,...,t in Rm
T
n
对于一个有个隐层节点的单隐层神经网络可以表
gW X
L i 1 i i
j
bi j ,
j 1,..., N
ELM分类实验结果 对激光数据做归一化处理，实验结果如下：
Average(5) % Average( 1000) %
Classifier sequence
Correct classifications %
room-doorway
room-corridor doorway-corridor
82.00 50
T
wi ,1 , wi , 2 ,...,wi ,n 是第i个隐层单元的偏置。W X 表示 Wi 和 X j i j
其中， g
x
为激活函数， Wi
i
为输入权重，
b i为输
的内积。
单隐层神经网络学习的目标是使得输出的误差最小，可以表示为
N
即存在
i
， Wi
和
bi
，使得
L
j1
ELM分类实验结果 通过求平均的方式对大于32的数据求平均值，实验结果如下：
Average(5) % Average( 1000) %
Classifier sequence
Correct classifications %
room-doorway
room-corridor doorway-corridor
为了能够训练单隐层神经网络，我们希望得到 i W ， 和 bi i
，使得
H Wi ， bi i T min H Wi , bi i T W ,b ,
其中，
i 1,, L
，这等价于最小化损失函数
E i gWi X j bi t j j1 i 1
81.00 50.33
77.00 50
87.67 50
83.33 50
68.56
59.85
0.6167 0.5667
0.6000
0.6067
0.5733
61.48 50.24
room-doorwaycorridor
58.00
60.00
62.67
51.11
57.78
表3. 各个场景分类情况下，激光雷达数据处理前后1000个测试准确率的平均数比较
69.29 59.28 61.60 50.36
68.56 59.85 61.48 50.24
结论： 由于每次ELM的测试准确率浮动有点大，为了能更准确的 统计准确率和比较激光雷达数据处理前后的测试准确率，取 1000个测试结果求平均值，结果显示：按目前算法对激光数据 进行处理，对测试准确率影响很小。
ELM分类实验结果 原始数据初步处理（每个场景取150个数，替换掉其中NaN,inf这样的无效 数据），实验结果如下： Correct classifications %
Average(5) % Average( 1000) %
Classifier sequence
room-doorway room-corridor doorway-corridor room-doorwaycorridor