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Lidar Toolbox
Lidar Toolbox™ には、LiDAR 処理システムの設計や解析、テストを行うためのアルゴリズム、関数、アプリが用意されています。オブジェクトの検出や追跡、セマンティック セグメンテーション、形状当てはめ、LiDAR レジストレーション、障害物検出を行うことができます。ツールボックスには、LiDAR とカメラのクロスキャリブレーション用のワークフローやアプリが用意されています。
このツールボックスを使用して、Velodyne® LiDAR からのデータのストリーミングや、Velodyne および IBEO LiDAR センサーで記録されたデータの読み取りを行うことができます。LiDAR ビューアー アプリを使用すると、LiDAR 点群を対話的に可視化し、解析することができます。PointPillars、SqueezeSegV2、PointNet++ などの機械学習アルゴリズムや深層学習アルゴリズムを使用して、検出モデル、セマンティック セグメンテーション モデル、および分類モデルの学習を行うことができます。LiDAR ラベラー アプリは、深層学習や機械学習のモデルに学習させるための LiDAR 点群の手動/半自動のラベル付けをサポートしています。
Lidar Toolbox には、知覚とナビゲーションのワークフローでの LiDAR 処理の参考例が用意されています。ツールボックスのほとんどのアルゴリズムでは、既存のコードとの統合やデスクトップ プロトタイピング、展開のための C/C++ コード生成がサポートされています。
Lidar Toolbox 入門
Lidar Toolbox の基礎を学ぶ
I/O
LiDAR データの読み取り、書き込み、可視化
前処理
3 次元点群のダウンサンプリング、フィルター処理、変換、配置、ブロック処理、整理、特徴抽出
ラベル付け、セグメンテーション、検出
深層学習アルゴリズムと幾何学的アルゴリズムを使用した点群データのオブジェクトのラベル付け、セグメンテーション、検出、追跡
キャリブレーションとセンサー フュージョン
対話的な LiDAR カメラ キャリブレーションの実行、変換行列の推定、複数センサーからのデータの融合
ナビゲーションと地図作成
点群のレジストレーションとマップの作成、2 次元および 3 次元 SLAM、2 次元障害物検出
Lidar Toolbox でサポートされているハードウェア
サードパーティ製ハードウェアのサポート