激光雷达出图数据介绍
激光slam技术的原理和应用
激光slam技术的原理和应用激光SLAM技术的原理和应用激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是一种基于激光雷达的同时定位和建图技术，它通过使用激光雷达扫描环境，实时获取周围的地理信息，并利用这些信息进行自主定位和建立环境地图。
激光SLAM技术的原理可以概括为以下几个步骤：1. 数据获取：激光雷达通过发射激光束并接收反射回来的光线，利用光的传播速度和接收时间差计算出距离信息。
通过旋转或调整激光雷达的角度，可以获取周围环境的三维点云数据。
2. 特征提取：从激光雷达获取的点云数据中，提取出具有代表性的特征点，如角点、平面点等。
这些特征点可以用来进行地图的构建和定位。
3. 地图构建：通过特征点的集合，可以构建环境的地图。
构建地图的算法可以根据特征点的位置和特征进行优化和调整，以减少地图的误差。
常见的地图表示方式有栅格地图、拓扑地图和点云地图等。
4. 定位更新：在地图构建的同时，激光SLAM技术还可以实时进行自主定位。
通过与地图进行匹配，可以确定机器人当前的位置。
定位更新可以通过滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）来实现，以提高定位的准确性。
激光SLAM技术的应用非常广泛，以下列举几个常见的应用领域：1. 自动驾驶：激光SLAM技术是实现自动驾驶的关键技术之一。
通过激光雷达扫描周围环境，实时构建高精度的地图，并实现精确定位，可以使自动驾驶车辆在复杂道路条件下实现精确的定位和路径规划。
2. 无人机导航：激光SLAM技术在无人机导航中也有广泛的应用。
通过激光雷达扫描周围地形，可以构建高精度的地图，并实现无人机的自主定位和避障，实现精确的飞行路径规划。
3. 室内导航：激光SLAM技术可以应用于室内导航系统中。
通过激光雷达扫描室内环境，构建室内地图，并实现用户的定位和导航。
这对于大型建筑物、商场等复杂环境的室内导航非常有用。
4. 智能仓储：激光SLAM技术可以应用于智能仓储系统中，实现自动化的货物搬运和仓库管理。
机载三维激光雷达(LIDAR)扫描测量技术在长输管道测量中的应用
机载三维激光雷达(LIDAR)扫描测量技术在长输管道测量中的应用摘要：本文论述了机载三维激光雷达扫描测量技术在长输管道测量中的应用，并结合实际论述了该技术的方法和特点，该方法在管道测量中充分体现了其高精度、高密度、高效率、产品丰富等特点，为今后该技术在长输管道勘察设计中的应用提供了有力的技术支持。
关键词：机载激光雷达；激光点云；正射影响；数字高程模型1机载LIDAR技术简介机载三维激光雷达扫描测量(以下简称机载LIDAR- Light Detection and Ranger)技术是继GPS以来在测绘遥感领域的又一场技术革命。
LIDAR是一种集激光、全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术与一身的系统，用于获得数据并生成精确的DEM。
机载激光扫描可以获取更小的目标信息，如高压线，可以穿透植被等覆盖物获得地面点数据，而且可实时得到地表大范围内目标点的三维坐标，同时它也是目前唯一能测定森林覆盖地区地面高程的可行技术，可以快速、低成本、高精度地获取三维地形地貌、航空数码影像及其它方面的海量信息。
特别是对长输管网工程地处山区密林、植被茂密、无人进入的区域，传统的测量技术无法满足工期的要求，而且人员进入测区非常困难，因此，本项目的测绘工作，采用了机载三维激光雷达扫描测量。
2技术内容2.1获取数据的方法和原理机载激光雷达测量系统设备主要包括三大部件：机载激光扫描仪、航空数码相机、定向定位系统POS(包括全球定位系统GPS和惯性导航仪IMU)。
其中机载激光扫描仪部件采集三维激光点云数据，测量地形同时记录回波强度及波形；航空数码相机部件拍摄采集航空影像数据；定向定位系统POS部件测量设备在每一瞬间的空间位置与姿态，由GPS确定空间位置，由IMU测量仰俯角、侧滚角和航向角数据。
激光雷达工作原理图LIDAR系统包括一个单束窄带激光器和一个接收系统。
激光器产生并发射一束光脉冲，打在物体上并反射回来，最终被接收器所接收。
loam角点提取
loam角点提取Loam 角点提取Loam 角点提取是一种用于三维环境感知中的重要算法。
它可以在点云数据中提取出物体的角点，并用于建立地图、导航和避障等应用。
本文将介绍 Loam 角点提取的原理、实现方法以及应用场景。
一、Loam 角点提取原理Loam（Lidar Odometry and Mapping）是一种激光雷达建图与定位的算法。
其中的角点提取是指从激光雷达采集到的点云数据中提取出物体的角点信息。
角点是指物体表面的边缘或变化明显的点，具有明显的曲率。
通过提取角点，可以获得物体的几何特征，进而实现建图和定位。
Loam 角点提取的原理是基于点云数据的曲率计算。
曲率是指点云数据表面在某一点的变化率，可以用于判断该点是否为角点。
具体而言，Loam 角点提取通过计算每个点的曲率来判断其是否为角点。
曲率计算可以使用不同的方法，常见的有基于邻域点的曲率计算和基于点云曲率特征描述子的计算。
通过对每个点进行曲率计算，并设定一个阈值来判断其是否为角点，从而实现角点的提取。
二、Loam 角点提取实现方法Loam 角点提取的实现方法有多种，下面介绍其中两种常见的方法。
1. 基于邻域点的曲率计算基于邻域点的曲率计算是一种常见的角点提取方法。
它通过选择每个点的邻域点，并计算邻域点的曲率来判断该点是否为角点。
常用的邻域点选择方法有固定邻域点和自适应邻域点两种。
固定邻域点是指选择固定数量的邻域点，如选择每个点周围的几个点作为邻域点。
自适应邻域点是指根据点云密度和点云分布情况，自动选择邻域点。
计算邻域点的曲率可以使用不同的方法，如最小二乘法、高斯曲率等。
2. 基于点云曲率特征描述子的计算基于点云曲率特征描述子的计算是另一种常见的角点提取方法。
它通过计算每个点的曲率特征描述子来判断其是否为角点。
曲率特征描述子是一种对点云曲率进行描述的特征向量，可以用于判断点云的几何特征。
常用的曲率特征描述子有法线、曲率张量等。
通过计算每个点的曲率特征描述子，并设置一个阈值来判断其是否为角点。
激光雷达数据处理与地形图制作工具软件比较
激光雷达数据处理与地形图制作工具软件比较激光雷达（Lidar）是一种能够高效获取地球表面三维信息的技术。
它结合了激光技术和雷达原理，通过向地面发送激光束并测量反射返回时间来获取地形表面的点云数据。
这种数据可以用来生成高精度的地形图，用于各种应用领域，如地质勘探、城市规划、环境监测等。
为了对激光雷达数据进行处理和地形图的制作，科研工作者和工程师们开发了许多不同的软件工具。
本文将对几种常用的激光雷达数据处理与地形图制作工具软件进行比较。
首先，我们来介绍一种常用的激光雷达数据处理工具，即LASTools。
LASTools是一个开源的软件套件，提供了一系列用于激光雷达数据处理的工具。
它支持常见的激光雷达数据格式，如LAS和LAZ，并提供了各种功能，包括数据过滤、分类、点云修复、DEM生成等。
LASTools具有用户友好的界面和丰富的文档，使得用户可以轻松地进行数据处理和图形化展示。
另一个值得一提的激光雷达数据处理工具是FUSION。
FUSION是一个功能强大且广泛使用的软件包，特别适用于森林资源管理和生态学研究领域。
FUSION与LASTools类似，支持多种激光雷达数据格式，并提供了许多数据处理和分析功能。
它的主要特点之一是可以进行全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）数据的处理和点云配准，这对于精确地获取地形数据非常重要。
除了以上两种工具之外，还有一种受欢迎的激光雷达数据处理和地形图制作工具是CloudCompare。
与LASTools和FUSION不同，CloudCompare是一个开源的三维点云处理软件，支持多种点云数据格式。
它具有强大的点云处理和分析功能，包括数据滤波、配准、重建等。
CloudCompare还支持多种数据可视化和导出方式，使用户能够更方便地进行数据展示和分析。
除了上述的激光雷达数据处理工具之外，还有一些专门用于地形图制作的软件。
其中一种是Global Mapper，这是一款功能强大的地理信息系统（GIS）软件，广泛用于地理数据的处理和分析。
激光雷达在地形测图中的应用
激光雷达在地形测图中的应用随着测绘技术的发展，有些传统测绘的方法无法满足一些测绘项目的要求，传统全站仪人工测量山地效率低下，通视条件极差，一个测站只能近距离测几个点，用RTK测量山地，相比全站仪跑点方便了些，但GPS信号难保证，且野外地形险恶，人身安全得不到保证，激光能的效地穿透森林冠层，大幅提高林下地形的精确提取精度。
随着激光雷达技术的推出，能完好得解决此类问题。
2022年6月我们在国外有个1：1000的地形测绘的项目（项目要求能精确测出探矿区的地貌，结合物探算出矿产储量），地形南北低中间高，起伏较大，最大高程约920m，最小高程约400m，高差达520m。
另外，测区内大部分区域为原始森林，树木高大、茂盛，森林覆盖率达 98%，树下灌木丛生、荆棘满布，峡谷、河流、冲沟密集，这些给测量工作的通行、通视带来较大困难。
此次测量工作较为困难和复杂。
经过考查研究，激光雷达技术是首选技术，选择了国内较为成熟的设备华测AS-900HL低空机载激光雷达。
激光雷达技术简介与工作原理:激光雷达是激光探测与测距系统的简称，它通过测定传感器发出的激光在传感器与目标物体之间的传播距离，分析目标地物表面的反射量大小，反射波谱的幅度，频率和相位等信息，进行目标定位信息的精确解算，从而呈现目标精确的三维结构信息。
R=1/2C*T (其中R为传感的目标的距离，C为光在空气传播中的速度，T为激光的往返时间)。
无人机激光雷达系统由：激光测距系统、POS系统（由全球定位系统，惯性测量单元组成）及控制系统。
POS系统是激光雷达机载平台获取移动状态下的位置和姿态数据的主要途径，GPS获取实时的位置坐标，并结合IMU获取的平台的姿态变化，以解算获取机载激光雷达系统的运动轨迹及姿态信息，以此支持三维激光点云解算。
1 技术标准和坐标系统1.1 技术标准1.1.1 《工程测量规范》GB 50026-2007；1.1.2 《地质矿产勘查测量规范》GB/T 18341-2001；1.1.3 《全球定位系统（GPS）测量规范》GB/T 18314-2009；1.1.4 《国家三、四等水准测量规范》GB/T 12898-2009；1.1.5 《低空数字航空摄影测量外业规范》CH/Z 3004-2010；1.1.6 《低空数字航空摄影测量内业规范》CH/Z 3003-2010；1.1.7 《国家基本比例尺地图图式第1部分：1：500 1：1000 1：2000地形图图式》GB/T 20257.1-2017；1.1.8 《测绘成果质量检查与验收》GB/T 24356-2009；1.1.9 《测绘作业人员安全规范》CH 1016-2008。
利用TerraSolid软件处理后的机载激光雷达数据生成油气长输管道纵断面图
利用TerraSolid软件处理后的机载激光雷达数据生成油气长输管道纵断面图王军【摘要】文中针对长距离油气管道线路走向多为带状,尤其当管道经过诸如沙漠等困难地区时,采用从机载激光雷达(LiDAR)系统获得的激光点数据中分类出的地面点数据来生成长:距离油气管道的带状数字高程模型(DEM)；带状数字正射影像图(DOM)；带状数字线化图(DLG)及中线纵断面数据和等高线；通过对上述数据的套合制作成纵断面图,为长距离油气管道设计提供了更加详实的基础资料.【期刊名称】《矿山测量》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】2页(P28-29)【关键词】LiDAR;TerraSolid;油气长输管道;纵断面图【作者】王军【作者单位】西安长庆科技工程有限责任公司,陕西西安710018【正文语种】中文【中图分类】P288.4油气长输管道纵断面图是集线路纵断面图、DOM、DLG的一体图，其制作方法通常是外业采用工测或航空摄影测量方式来获测量数据，内业应用测图软件来制作完成纵断面图。
但由于长距离油气管道受到投资和工期影响，尤其是当管道经过诸如沙漠、高山等地貌复杂地段时，采用这种方法存在诸多困难，为了克服这些困难，减少现场测量人员的劳动强度，提供工作效率，在外业采用机载激光雷达技术(LiDAR)来获得野外数据，内业应用TerraSolid软件的方法来制作纵断面图。
1 TerraSolid 软件介绍TerraSolid 软件是芬兰TerraSolid公司基于MicroStation平台开发的机载激光雷达点云数据处理软件，包括TerraScan、TerraModel、TerraPhoto、TerraMatch、TerraSurvey 等模块，可根据不同需求供用户选择使用。
该软件在数据处理过程中需要操作人员输入大量参数，这就要求操作人员要有一定的工作实践经验，同时还要熟悉MicroStation的操作才能更好的使用该软件。
激光雷达所用到的算法
激光雷达所用到的算法1概述激光雷达是无人驾驶领域不可或缺的一种传感器，它可以高效地获取周围的三维点云数据。
然而，这些点云数据不仅数量庞大，而且复杂度高，需要运用多个算法来进行处理、分析和使用。
2数据滤波算法激光雷达采集的数据中包含了很多噪音和无效数据，需要进行数据滤波处理。
常用的滤波算法包括高斯滤波、中值滤波和平滑滤波等。
3特征提取算法特征提取旨在从点云数据中识别出一些与场景信息相关的特征，如路面、墙面、车辆等。
其中，最常用的特征包括曲率、高度、法向量等。
算法包括Hough变换、RANSAC算法等。
4物体检测算法物体检测的目的是在三维点云中检测到有趣的目标。
这类算法在无人驾驶车辆中广泛应用，在视觉SLAM等领域也有不少研究。
常见的物体检测算法包括3D Faster R-CNN、PointRCNN、PV-RCNN、Deformable DETR和MM3D等。
5定位与标定算法定位与标定是无人驾驶领域中关键的问题。
在进行定位前，需要通过对激光雷达内部参数和外部参数进行标定，这样才能够确定车辆在世界坐标系中的位置和方向。
RMS、ICP等算法可以实现这一任务。
6地图构建算法地图构建旨在将激光雷达采集的点云数据转化为3D地图。
这些地图通常分为栅格地图和基于点的地图。
主要的算法有octomap、ESF、SHOT等。
7路径规划算法完成地图构建后，无人驾驶车辆需要从地图中找到合适的行驶路径。
算法可以分为局部路径规划和全局路径规划。
最常用的全局路径规划算法有Dijkstra、Astar、RRT等。
局部路径规划常常采用速度优化算法，如速度采样和规划的方法。
8总结综上所述，激光雷达在无人驾驶领域中应用非常广泛。
众多的算法不断推动着其应用范围的扩大。
这些算法主要包括数据滤波算法、特征提取算法、物体检测算法、定位与标定算法、地图构建算法、路径规划算法。
在未来，随着技术的不断发展，这些算法也将不断完善和更新，为无人驾驶提供更多的可能性。
激光雷达测量精度实验分析
激光雷达测量精度实验分析李现坤;李泷杲;李栋;邓正平【摘要】激光雷达非接触式测量不需要使用目标靶球,激光点直接射到测量物体表面.其测量精度不仅与测量距离有关,并且和激光束与测量点法向夹角有关.介绍了激光雷达的测量原理和影响测量精度的主要原因.设计制造高精度平面模拟件,通过正交实验测量获得不同法向夹角和距离下平面模拟件的测量点云.通过平面度大小评估激光雷达的测量精度与法向夹角和距离的变化规律,为激光雷达现场非接触式测量提供参考.【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2018(047)003【总页数】4页(P190-193)【关键词】测量精度;法向夹角;距离【作者】李现坤;李泷杲;李栋;邓正平【作者单位】南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016;南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016;中航工业江西洪都航空工业集团有限责任公司,江西南昌330024;南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TN2480 引言激光雷达是近些年兴起的新型数字化设备，一般由激光发射器、工作站、通信单元以及其他附属测量设备等组成。
激光雷达工作波段红外光、可见光和紫外光，由于工作波段较短，激光雷达的分辨能力和抗干扰性能远远超过普通的微波雷达。
与激光跟踪仪不同，激光雷达可以不使用目标靶球实现非接触测量，摆脱了现有的非接触系统大部分都需将传感器或扫描头尽可能靠近被测物体的表面，且测量范围较小的局限，其在航空制造领域的应用越来越多[1-3]。
然而与接触式测量不同，激光雷达的非接触式测量精度影响因素较多，其不仅与测量距离有关，还和激光束与激光点法向夹角有关(以下均称为入射角)。
目前激光雷达的非接触测量主要应用于产品质量检测、逆向工程以及异形曲面扫描等方面[4]。
然而这些应用没有考虑现场条件对激光雷达测量精度的影响，单纯的以厂家给定性能参数为参考依据，而厂家提供的性能参数过于简单，仅有接触式测量精度与测量距离的关系，不能全面反映现场情况，尤其是在空间大角度范围测量情况下。
激光雷达LIDAR
结论：
由于激光雷达是一种代价小、效果好、使用 范围广的遥感手段，相信将来会应用得更为广 泛。特别是“嫦娥一号”、“嫦娥二号”奔月 以来，对我国发展星载激光雷达是个巨大的促 进。
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LiDAR 的定义
机载LiDAR(LightLaser Deteetion and Ranging)，又称机载雷达， 是激光探测及测距系统的简称。
L i D A R
激光测距技术 计算机技术 POS系统（IMU /DGPS）
LiDAR的工作原理——POS系统：
DGPS：机载LiDAR采用动态载波相位差分GPS系统。
LiDAR的发展趋势：
激光雷达寻的器：激光雷达可以提供以距离和强度为基础的高分辨率影像，使空—地
武器具有自主精确制导能力。激光雷达寻的器能形成目标的三维影像，确保准确地识别 目标。
战场侦察激光雷达：激光雷达有可能成为重要的侦察工具和手段。 测风激光雷达：测定风速对研究气候变化、提高天气预报的精度、监测机场气流、优
LiDAR的在我国的发展现状和发展趋势：
激光技术从它的问世到现在，虽然时间不长,但是由于它有: 高亮度性、 高方向性、高单色性和高相干性等几个极有价值的特点，因而在国防军事、 工农业生产、医学卫生和科学研究等方面都有广泛的应用。
军事方面的应用：目前，在水雷探测激光雷达、化学试剂探 测激光雷达、大气监测激光雷达、生化陆战激光雷达[1]等方面 已经有了很大的成就。 气象方面的应用：我国已经建立12 个沙尘暴长期观测站，首 次形成全国性的沙尘暴监测网络。 测风方面的应用：多普勒测风激光雷达具有高分辨率、高精 度、大探测范围、能提供晴空条件下三维风场信息的能力。 水土保持监测中的应用：目前，全国由于建设开发的影响， 给水土流失治理带来很大的难度，据调查，全国每年由于开发 建设使水土流失面积达到1.00×104km2由以上。
机载LiDAR在1：1000地形图测图中的应用
机载LiDAR在1：1000地形图测图中的应用发布时间：2021-05-28T11:28:00.157Z 来源：《基层建设》2021年第3期作者：苏晨阳[导读] 摘要：随着无人机技术的飞速发展，测绘行业近几年发生了翻天覆地的变化，现如今，无人机结合机载LiDAR技术成为了高效采集数据的一种方法。
广东省核工业地质局测绘院广东省广州市 510400摘要：随着无人机技术的飞速发展，测绘行业近几年发生了翻天覆地的变化，现如今，无人机结合机载LiDAR技术成为了高效采集数据的一种方法。
机载LiDAR系统集合了激光雷达，GPS导航系统和惯性导航系统三种系统，可以快速、大面积获取测区内的高密度点云数据，为DEM，DSM，DLG等成果生产提供了快速、可靠的数据依据。
本文以惠东某县的开发区地形测量为例，利用机载LiDAR结合航空摄影测量，对该开发区进行线划图的生产，并进行成果检测，结果表明，LiDAR技术可以满足1：1000比例尺地形图生产的需求。
关键词：LiDAR；无人机；线划图；测绘；Application of airborne LiDAR in 1：1000 topographic mappingSU Chenyang（Surveying and Mapping Institute of Guangdong Province Nuclear Industry Geological Bureau，GuangZhou Guangdong 510400）ABSTRACT：With the rapid development of UA V technology，great changes have taken place in the surveying and mapping industry in recent years.Nowadays，the combination of UA V and airborne LiDAR technology has become an efficient method to collect data.The airborne LiDAR system combines three systems：lidar，GPS navigation system and inertial navigation system.It can quickly and widely acquire high-density point cloud data in the measuring area.It provides fast and reliable data basis for production of DEM，DSM and DLG.Taking the topographic survey of a development area in Huidong as an example，this paper uses airborne LiDAR combined with aerial photogrammetry to produce the DLG of the development area and to test the results.The results show that the LiDAR technology can meet the requirements of 1：1000 scale topographic map production.Keywords：LiDAR；UA V；DLG；Surveying and mapping1引言激光雷达技术简称为LiDAR，是一种集激光雷达，GPS和惯性导航系统三种系统于一体的测量系统，为快速、精确的获取空间信息提供了简单有效手段。
DEM数据处理与分析
DEM数据处理与分析DEM数据处理与分析一、DEM数据获取在进行DEM数据处理与分析之前，首先需要获取相关的DEM数据。
DEM数据是通过激光雷达或者卫星遥感技术获取的数字高程模型数据，可以提供地形高度信息。
获取DEM数据的方式有很多种，可以通过互联网下载或者购买商业软件进行获取。
二、DEM数据处理一）初步预处理在进行DEM数据处理之前，需要对数据进行初步预处理。
这一步骤包括数据格式转换、数据质量检查、数据筛选和数据去噪等。
其中，数据质量检查是非常重要的一步，可以保证后续的数据处理和分析的准确性。
二）其他处理除了初步预处理之外，还有一些其他处理方法可以对DEM数据进行优化。
比如，可以进行数据插值、数据平滑、数据过滤等操作，可以提高DEM数据的精度和可靠性。
三）坐标转换（计算坡度之前的预处理）在进行坡度计算之前，需要对DEM数据进行坐标转换。
坐标转换是将数据从一个坐标系转换到另一个坐标系的过程，可以保证DEM数据的准确性和一致性。
三、DEM数据拼接一）获取在进行DEM数据拼接之前，需要先获取需要拼接的DEM数据。
可以通过互联网下载或者购买商业软件进行获取。
二）镶嵌将多个DEM数据镶嵌在一起，形成一个完整的DEM数据集。
在进行镶嵌之前，需要对数据进行预处理，包括格式转换、数据质量检查、数据筛选和数据去噪等。
三）裁剪在进行DEM数据裁剪之前，需要明确裁剪的范围和目的。
裁剪可以将DEM数据集中的某一部分提取出来，可以用于特定的分析和应用。
四、地形属性提取在进行DEM数据分析之前，需要先进行地形属性提取。
地形属性包括坡度、坡向、高程等信息，可以用于地形分析和地形建模。
提取地形属性的方法有很多种，可以通过GIS软件和编程语言进行实现。
一、提取坡度在地形分析中，坡度是一个十分重要的参数。
我们可以使用GIS软件来提取地形的坡度信息。
坡度的计算方式是通过对高程数据进行数学处理得到的。
在提取坡度时，我们需要先选择合适的高程数据，并设置合适的参数。
如何使用激光雷达进行三维地图绘制
如何使用激光雷达进行三维地图绘制现代科技发展迅猛，在各行各业都有着广泛的应用，而激光雷达则是其中一种常见的技术。
它利用光束在空间中扫描并测量，可以精确地绘制三维地图。
激光雷达在自动驾驶、机器人导航、地图绘制等领域具有广泛的应用前景。
本文将介绍激光雷达的工作原理、数据处理方法以及其在三维地图绘制中的应用。
首先，我们来了解一下激光雷达的工作原理。
激光雷达利用激光束在空间中扫描并测量物体的距离和位置。
它通过发送一束激光束，激光束在空间中形成一个扫描面，然后通过接收器接收反射回来的激光束。
通过测量发送激光束与接收到的激光束之间的时间差，并结合激光的速度，可以计算出物体与激光雷达的距离。
通过不断扫描并记录物体的位置和距离，可以实现对物体三维位置的精确测量。
在激光雷达的数据处理中，最关键的一步是点云数据的处理。
点云数据是激光雷达扫描到的物体的位置和距离信息，通常表示为三维坐标系下的点集。
点云数据非常庞大，处理起来十分复杂。
为了有效地处理这些数据，需要进行滤波、配准和分割等处理。
首先是滤波处理。
由于环境中会存在噪声点和杂乱点，这些点会对地图的精度和准确性造成影响。
因此，需要对点云数据进行滤波处理，去除噪声点和杂乱点。
常见的滤波方法有高斯滤波和中值滤波等。
接下来是配准处理。
配准是将多个点云数据集合并为一个整体的过程。
在实际中，我们可能使用多个激光雷达设备，需要将它们采集到的点云数据进行整合。
配准的目标是将多个点云数据转化为相同的坐标系，并保持它们在整体地图中的位置和角度的一致性。
最后是分割处理。
分割是将点云数据进行划分，将同一物体的点云分为一组，以便后续的处理。
在三维地图绘制中，常常需要将不同的物体分开表示，比如建筑物、道路和树木等。
分割可以通过聚类方法或者模型拟合方法来实现。
激光雷达在三维地图绘制中有着广泛的应用。
首先，它可以用于建立精确的室内地图。
在室内环境中，激光雷达可以扫描各种物体的位置和距离信息，包括墙壁、家具和设备等。
机载激光雷达数据处理流程
机载激光雷达数据处理编制：深圳飞马机器人科技有限公司版本号：V0.1日期：2019-3-22版权声明本文档版权由深圳飞马机器人科技有限公司所有。
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目录机载激光雷达数据处理 (1)1.概述 (5)2.软件准备 (5)3.数据整理 (6)3.1.GPS数据 (6)3.2.LIDAR原始数据 (7)3.3.影像数据...........................................错误！未定义书签。
3.4.数据整理与存放..............................错误！未定义书签。
4.差分解算 (7)4.1.GPS数据格式转换 (7)4.2.影像POS数据处理..........................错误！未定义书签。
4.3.点云轨迹解算 (10)5.影像数据处理..............................................错误！未定义书签。
6.点云数据预处理 (26)6.1.新建项目 (26)6.2.点云解算 (30)6.3.数据检核 (31)6.4.特征提取 (33)6.5.航带平差 (34)6.6.点云赋色 (35)6.7.坐标转换 (36)6.8.点云标准格式（LAS）导出 (38)7.点云数据后处理 (39)7.1.数据分块 (39)7.2.噪声点滤除 (40)7.3.分类编辑 (41)7.4.DEM输出 (44)7.5.EPS采集DLG (45)7.6.基于点云采集DLG (51)8.成果精度检查与汇交 (57)8.1.点云精度检查 (58)8.2.成果提交（只列出点云成果，不含影像） (58)1.概述无人机管家的数据处理软件包括：智理图、智激光。
智能网联汽车基础(七)——ADAS激光雷达和视觉系统(上)
(接上期)一、激光雷达1.激光雷达相关定义China SAE标准《智能网联汽车激光雷达点云数据标注要求及方法》对激光雷达、场景、点云等给出一系列的定义和规范。
激光雷达(l g h t d e t e c t i o n a n d ranging)：发射激光束并接收回波以获取目标三维信息的系统。
2.激光雷达特点车载激光雷达是目前车载环境感知精度最高的感知方式，探测距离可达300m，精度可控制在厘米级。
激光雷达以激光作为载波，激光是光◆文/江苏 周晓飞智能网联汽车基础(七)——ADAS激光雷达和视觉系统(上)波波段电磁辐射。
具有以下优点：①全天候工作，不受白天和黑夜的光照条件的限制。
②激光束发散角小，能量集中，有更好的分辨率和灵敏度。
③可以获得幅度、频率和相位等信息，可以探测从低速到高速的目标。
④抗干扰能力强，隐蔽性好。
激光不受无线电波干扰。
3.激光雷达类型 车载激光雷达根据其扫描方式的不同，可分为机械激光雷达和固态激光雷达。
机械激光雷达外表上最大的特点就是总成有机械旋转机构(图1)。
固态激光雷达由于无需旋转的机械机构，依靠电子部件来控制激光发射角度，其结构相对简单、体积较小，可安装于车体内。
长远来看微机电系统激光雷达(MEMS)、快闪激光雷达(Flash)等固态激光雷达有望成为重点。
4.激光雷达结构原理激光雷达主要包括激光发射、扫描系统、激光接收和信息处理四大系统，这四个系统相辅相成，形成传感闭环。
一般由光学发射部件、光电接收部件、运动部件和信号处理模块等部件组成。
激光雷达工作原理是向指定区域发射探测信号(激光束)，经过目标物反射后，收集反射回来的信号，与发射信号进行处理比较，即可获得待测区域环境和目标物体的有关空间信息，如目标距离、方位角、尺寸、移动速度等参数，从而实现对特定区域的环境和目标进行探测、跟踪和识别。
5.微机电系统激光雷达(MEMS)法雷奥SCALA激光雷达是一款已经应用到量产车上的车规级激光雷达(图2)，拥有145°的水平视场角(FOV)，可以探测到150m以内的动态或静态障碍物，垂直视场角为3.2°(图3)。
禾赛Pandar128E3X 128线机械式激光雷达 产品手册说明书
目录关于说明书 (1)安全提示 (2)1产品介绍 (8)1.1工作原理 (8)1.2结构描述 (9)1.3线束分布 (10)1.4技术参数 (11)2安装 (13)2.1机械安装 (13)2.2接口 (18)2.3接线盒（选配） (22)2.4使用 (28)3数据格式 (29)3.1点云数据包 (30)3.2GPS数据包 (40)4网页控制 (46)4.1首页（Home） (47)4.2参数设置（Settings） (50)4.3点云输出角度设置（Azimuth FOV） (61)4.4水平分辨率设置（High Resolution） (64)4.5运行状态数据（Operation Statistics） (65)4.6电气参数监测（Monitor） (66)4.7升级（Upgrade） (67)4.8运行日志（Log） (68)4.9安全（Security） (69)4.10登录（Login） (74)4.11网络安全配置 (75)5通信协议 (83)6仪器维护 (84)7故障排查 (86)附录 I 线束分布数据 (89)附录 II 点云数据的绝对时间 (97)附录 III 反射率非线性映射 (121)附录 IV 法律申明 (126)关于说明书■ 使用提示·使用产品前，请务必仔细阅读本说明书，并遵循说明书的指示操作产品，以避免导致产品损坏、财产损失、人身损害和/或违反产品保修条款。
·本说明书不包含产品认证信息，请查看产品底部铭牌上的认证信息，并查询相应的认证警语。
·如果将此激光雷达产品作为您产品的一部分，请务必向您产品的预期使用者提供本说明书，或提供说明书的获取方式。
·此激光雷达产品用作最终产品的零部件之一，须根据最终产品的适用标准进行评估。
■ 获取渠道·可通过以下方式获取说明书最新版本：·访问禾赛科技官网的“下载”页面：https:///zh/download·或联系禾赛科技销售人员·或联系禾赛科技技术支持：*********************■ 技术支持如果遇到说明书无法解决的问题，请通过以下方式联系我们：*********************/zh/supporthttps:///HesaiTechnology（产品数据解析及源代码相关的问题，均可在对应的GitHub项目中提交）■ 图例警示：务必遵循的安全指示或正确操作方法注意：补充信息，以便更好地使用产品安全提示■ 特别警示激光安全外壳高温当心表面高温！接触可能导致灼伤。
任务7 激光雷达数据解析与点云聚类
技术专业汽车智能传感器装调与测试任务七激光雷达数据解析与点云聚类中德诺浩（北京）教育科技股份有限公司提出问题场景人物情节某国产自主品牌汽车试制车间小宋观察到在激光雷达工作时装调主机中的数据画面不断滚动，他希望了解这些激光雷达数据的含义，便去请教王师傅，王师傅将指导小王学习如何查看激光雷达的数据，以及这些数据是怎么使车辆发现前方障碍物的。
请你跟随小宋，一起学习掌握激光雷达更深入的技术技能吧。
1.什么是激光雷达数据流？2.什么是激光点云？3.激光雷达点云聚类的定义？车间班组长王师傅、实习试制装调技师小宋➢能根据设计文档正确操作装调主机，读取激光雷达数据流，并对激光雷达数据进行检查和解析。
➢能根据激光雷达装调文档规范操作计算机主机，完成激光雷达的点云聚类操作及参数调试。
知识学习激光雷达坐标系统➢激光雷达利用光的反射原理，根据激光从发射至接收反射的时间间隔，来测算出雷达与被测物体的实际间距，利用简单的三角函数，根据激光的发射角度计算出被测物体的位置信息，从而达到定位的作用知识学习激光雷达坐标系统➢激光雷达的三坐标如图所示。
在顶视图中，激光雷达电气接口朝向与Y轴方向共线。
空间中的探测点，即图中的数据点，相对于激光雷达的角度和距离通过计算测得后，投影到三坐标，使用图左下角的公式可以计算出数据点距离三坐标轴线的距离，通过进一步换算得到数据点距离车辆的距离。
激光雷达坐标系统知识学习激光雷达帧数据的组成与解析方法➢以16线激光雷达为例，其在垂直平面有16根的激光束。
激光雷达在采集三维数据时，每一步的旋转可在空间上采集16个点的三维数据。
此过程中，旋转频率也就是转速可进行设定，频率不同旋转的步进角度不同。
在垂直方向上的视角范围为-15度到+15度，每个激光束对应的垂直角度如表所示。
激光束ID 与垂直角对应表知识学习激光雷达帧数据的组成与解析方法➢激光雷达采用UDP协议传输数据，每一帧的数据长度固定为1248字节，其中分别为前42字节的前数据包标识、12组数据包、4字节时间戳和最后两字节雷达型号参数。
激光雷达出图数据介绍
激光雷达出图数据介绍本文介绍的是能够从MPL或者是miniMPL上得到的探测数据信息，以及这些信息的重要性。
下面将逐步解说激光雷达，解释软件每一项设置和每一组出图的意义。
1 打开历史数据本文所示抽样数据是一台MPL仪器在2010年10月9日周末期间的监测数据。
打开电脑SigmaMPL软件，点击File-Open文件选项，导航到存储数据的文件夹，MPL激光雷达所有可用的数据就会按照日期和时间的顺序被显示在右边的Open Files对话框里面，如图1所示。
在图1界面左下角是关于数据文件选择的一些信息，如积分时间、分辨率、打开数据所需内存以及可用内存等信息。
关于需求内存和可用内存的信息在我们打开数据量大的信息时是非常重要的，一定要使所需求的内存小于可用内存，从而避免系统崩溃。
如果我们需要打开一周或者是一个月的数据，需求的内存很可能大于可用内存，SIGMA公司的MPL软件提供了down-sampling选项，在图1右下方所示。
down-sampling选项可以让用户选择平均时间较长、空间分辨率粗糙或集中在一小段范围内的数据，这种方式可以减少数据对内存的需求。
图1 Open Files对话框2 数据介绍2.1 原始数据根据打开的文件，你看到的第一组数据是原始数据、R2修正数据和SNR（信噪比）数据。
在图2里面，X轴是UTC时间，Y轴指示的是地面高度范围。
返回的信号用人工的彩色显示来标注，它的颜色条在右侧。
原始数据包含我们所得到的所有信息但不是很直观的。
进一步加工之前必须将有用信息提取出来。
我们看到三个蓝带，代表白天。
图2 原始数据2.2 SNR信噪比数据我们从原始数据里面就可以直接得到信噪比，SNR决定了我们数据的质量和可靠性。
图3和图4展示了用不同颜色条设置来显示用人工彩色显示SNR。
当SNR很高的时候(SNR>=10)，Mini MPL的检测范围在白天使5km,在晚上是9km范围内。
当平均SNR(SNR>=1)足够的时候，Mini MPL的检测范围在白天是9km，在晚上是14km。
激光雷达矢量数据制图规则
激光雷达数据矢量化规则房屋1、轮廓清晰的房屋以墙体为点线基础，不清晰的数据以同类房屋墙体到房檐的距离为标准绘制。
2、房屋一边有遮挡不清晰的以清晰的一侧做平行线，两边以上不清楚的数据大概画出轮廓标记疑惑点，后期调查时补充坐标。
3、房屋与墙体一般情况下不重叠，制图需严格按照三维数据绘制。
4、房屋与棚分开图层绘制。
墙1、绘制分单双线，图上宽度为0.6mm以上的为双线墙，0.6mm一下为单线墙，绘制独立院落墙体时以外围轮廓为点线基础，绘制公用墙体时以墙体中线为点线基础，数据不全只能看到一边的数据以显示出的数据为点线基础，并做标记疑惑点。
图例参考《比例尺图式》2、有弧度或多节点的墙体忠实于现状，按实际数据绘制。
3、不清晰、有缺失的墙体，以可见有关连的墙体或房屋进行连接绘制，标记疑惑点，后期调查补充坐标。
4、墙体在开门处不做连接，标示门墩。
5、栅栏、篱笆、活树篱笆，都以篱笆的图例勾画。
门墩1、以点注记表示，分为四种注记形式：（1）图上大于1mm的使用表示。
（2）图上小于1mm的使用表示。
（3）有门顶的大门使用表示，门墩上有门顶的使用表示。
（4）门廊通过房屋，和房屋一体的门洞使用表示。
2、门墩标记位置，在墙体与门墩交点处做门墩标记。
3、门墩一边清晰一边不清晰的对称画出，间距按院落大小而定，院落小的间距3.5mm，院落大的间距5mm，并标记疑惑点，后期调查补充坐标。
路1、墙体与路边线之间重合或小于0.3mm的，只画围墙不画道路。
2、高速公路、国道、省道等主要干道按实际扫描数据勾画，按双线标示。
3、乡间道路按实际扫描数据勾画，不清晰的道路以前段、后段清晰道路做延长线处理。
棚、圈1、棚，单独图层绘制，按实际情况勾画，不清晰的画出轮廓，点注记标注“棚”，并标记疑惑点，后期调查补充坐标。
2、院落中的葡萄架不作为棚勾画，不清晰的默认为棚勾画，点注记标注“棚”，并标记疑惑点，后期补充调查。
清晰的葡萄架、果、树木以符号表示。
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激光雷达出图数据介绍
本文介绍的是能够从MPL或者是miniMPL上得到的探测数据信息，以及这些信息的重要性。
下面将逐步解说激光雷达，解释软件每一项设置和每一组出图的意义。
1 打开历史数据
本文所示抽样数据是一台MPL仪器在2010年10月9日周末期间的监测数据。
打开电脑SigmaMPL软件，点击File-Open文件选项，导航到存储数据的文件夹，MPL激光雷达所有可用的数据就会按照日期和时间的顺序被显示在右边的Open Files对话框里面，如图1所示。
在图1界面左下角是关于数据文件选择的一些信息，如积分时间、分辨率、打开数据所需内存以及可用内存等信息。
关于需求内存和可用内存的信息在我们打开数据量大的信息时是非常重要的，一定要使所需求的内存小于可用内存，从而避免系统崩溃。
如果我们需要打开一周或者是一个月的数据，需求的内存很可能大于可用内存，SIGMA公司的MPL软件提供了down-sampling选项，在图1右下方所示。
down-sampling选项可以让用户选择平均时间较长、空间分辨率粗糙或集中在一小段范围内的数据，这种方式可以减少数据对内存的需求。
图1 Open Files对话框
2 数据介绍
2.1 原始数据
根据打开的文件，你看到的第一组数据是原始数据、R2修正数据和SNR（信噪比）数据。
在图2里面，X轴是UTC时间，Y轴指示的是地面高度范围。
返回的信号用人工的彩色显示来标注，它的颜色条在右侧。
原始数据包含我们所得到的所有信息但不是很直观的。
进一步加工之前必须将有用信息提取出来。
我们看到三个蓝带，代表白天。
图2 原始数据
2.2 SNR信噪比数据
我们从原始数据里面就可以直接得到信噪比，SNR决定了我们数据的质量和可靠性。
图3和图4展示了用不同颜色条设置来显示用人工彩色显示SNR。
当SNR很高的时候(SNR>=10)，Mini MPL的检测范围在白天使5km,在晚上是9km范围内。
当平均SNR(SNR>=1)足够的时候，Mini MPL的检测范围在白天是9km，在晚上是14km。
作为比较，在一个晴天，一个标准的MPL可以检测范围达到白天15km，晚上24km的范围。
图3 SNR的极限值为10
图4 SNR的极限值为1
2.3 R2修正数据
下一步来自于原始数据的是R2修正数据，背景减去原始数据，然后再乘上检测范围的平方，如图5所示，这是一个折中的校准方法，来修正远场信号丢失。
R2修正数据可以很清楚的显示出远场的气溶胶结构和云层，这是在校准结束之后相当相似的结果。
我们一般使用实时的R2修正数据很快的检测出系统是否在
正常的运行。
图5 R2修正数据
2.4 NRB归一化相对后向散射处理数据
勾选NRB选项，在后脉冲、重叠因子和饱和因子校准修正之后，我们得到
了相对标准化的后向散射NRB数据，如图6所示。
这些数据是分仪器独立的。
R2修正数据与NRB数据最主要的区别是在近场。
注意：图6与图5相比，1km
以下有大量丰富的气溶胶。
图6 NRB数据
至今为止，我们检测过的数据都是正交偏振的，MPL发射的激光束平行于一个预先定义的偏振平面。
返回的偏振光束，能够平行或垂直于发射出去的偏振光束。
通常的偏振光束都是有组分的。
根据气溶胶或云的特性，激光同偏、正
交偏振组分的范围可以从几乎为零到可比价值的组成部分，如图7。
图7 NRB数据（正交偏振）
先进的NRB数据信号处理能够给揭示我们周围大气的很多有趣的信息。
SigmaMPL软件的第一个特征是云或者是羽状云的检测。
在这里我们用粉红色的三角来标注检测到的云基。
注意在图8的视图区域里，是软件检测到的4km高和10km高的云。
不像云高计那样，MPL/Mini MPL能够在激光的能量完全的消
失之前检测到三层以上的云。
图8 云检测，粉红色三角指示的是云基
2.5 边界层PBL数据
另一个重要的特征是地表边界层（PBL），注意，PBL（如图9被红色方框覆盖着的部分）在白天期间的高度要比晚上的高。
这是已在城市地区既有趣又普遍存在的现象。
不像一些云高计，它不能正确识别PBL有云的时候，我们的软件的使用先进的算法测量PBL存在的高度，即使在有云的时候，SigmaMPL软件也可以在同一剖面上测多层的PBL。
图10显示的是在设置参数中勾选PBL多层检测选项的视图，比较图9和图10红框里的两个PBL会发现后者显示更清晰些。
图11为区域放大后的图像，从中可以看到两层PBL在此逐渐融合成一层。
图9 多层检测选项关闭的PBL检测
图10 多层检测选项打开的PBL检测
图11 PBL检测
2.6 气溶胶观测数据
SigmaMPL软件还可显示连续的气溶胶观测。
从地平面开始，气溶胶的密度逐步地减少，直到气溶胶消散到与分子消散相比微不足道。
图12红色区域显示的是接近地面的连续气溶胶上边界。
图12 连续气溶胶层
2.7 退偏比
我们在图6和图7中提到了同偏振和正交偏振的测量，在这里我们再重新回顾一下图13中显示的退偏比分布。
如果我们将退偏比图与NRB数据相比较，我们会发现一些有趣的差异：
如图13所示，比较14点和19点左右的黑色和红色椭圆形区域，上图中两者的NRB同偏信号都相差不多，然而退偏比却相当的不同。
这揭示了红色椭圆里的气溶胶的性质是不同于黑色椭圆里的。
如果退偏比选项不可用的话，我们是不可能得到这些重要信息的。
将10km处的黄色方框区域和5km处的红色方框区域进行比较，我们发现在
红色方框区域的云在退偏比的图中消失了，而黄色椭圆区域的云在两幅图中却保持不变。
其原因是在海拔高度近10km地方的卷积云通常含有大量的典型的冰粒子，这种冰晶很重要，它能够返回正交偏正信息。
作为比较，红框里面低水平的云中包含很少的冰晶，因此它显示出去退偏比几乎为零。
NRB
退偏比
图13 NRB和退偏比
2.8 消光系数
上面提到的气溶胶散射数据仍然取决于高度范围。
然而近场的信号密度比远场的信号密度强，并不意味着近场气溶胶的密度或散射比远场的要更强。
为了解决这个不明确的地方，Level2数据的雷达方程被引入SigmaMPL数据处理软件。
消光系数和反向散射系数配置文件都是Level2的产品，见图14。
图14 气溶胶消光系数分布
整合消光系数可以得到气溶胶光学厚度（AOD）。
AOD是大气清洁程度的一
个重要指标，大气污染严重趋向于显示很大的AOD，见图15。
图15 气溶胶光学厚度AOD
2.9 操作维护数据
最后我们来看一下操作维护数据，见图16。
从中可以看出MPL/MiniMPL
工作是否正常。
首先是激光能量输出，MPL正常的能量水平应该是6-8 uJ
MiniMPL是3.5-4 uJ，在操作期间能量波动范围+/- 10%。
激光头、检测器和望远镜的操作温度应维持在10-35℃之间。
MiniMPL的脉冲重复率是唯一的，它应该总是4KHZ，大的MPL自动设置到2.5KHZ。
在返回的信号里面，太阳背景噪声的同偏振和正交偏振是主要的噪声来源，夜间噪声会减少，并且存在有季节性的模式，若违反了这些模式的话，可能是出现极端天气，也可能是系统未校准或精
度降低。
图16 操作维护数据表
3 结论
本文举了几个例子来解释如何分析MPL/MiniMPL采集的数据，我们相信在大气研究中使用雷达数据来分析大气结构会得到更多的应用。
另外，随着许多新的应用、新的算法和选择的加入，可更进一步的提高MPL/MiniMPL的遥感能力。
SIGMA公司鼓励客户与其讨论关于仪器使用的评论，潜在的需求，或者是更多其它方面的合作。
SIGMA公司也将会继续发展MPL的硬件和软件来积极的应对
社会对大气研究和管理的不断增长的需求。