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Point Cloud Toolbox

R2026b

Point Cloud Toolbox™ は、点群処理システムを設計し、解析するためのアルゴリズムとアプリを提供します。このツールボックスには、点群のレジストレーション、フィルター処理、幾何学的変換、クラスタリング、セグメンテーションを行うための関数が用意されています。LiDAR、RGB-D カメラ、ステレオ カメラ、mmWave レーダーなどのセンサー、および visual SLAM、フォトグラメトリ、structure-from-motion などのワークフローから得られた点群データの処理をサポートしています。

標準形式からデータを読み取ることも、LiDAR センサーから直接ストリーミングすることもできます。可視化ツールは、大規模な点群の解析、測定、対話的な編集をサポートします。

アプリを使用すると、LiDAR カメラのキャリブレーション、マルチセンサーのラベル付け、およびレジストレーションを行うことができます。深層学習手法を適用して、点群を検出、セグメンテーション、分類できます。さらに、展開に向けて C/C++ コード (MATLAB® Coder™ を使用) および CUDA® コード (GPU Coder™ を使用) を生成することもできます。

Point Cloud Toolbox 入門

Point Cloud Toolbox の基礎を学ぶ

インポート、エクスポート、可視化

LiDAR 点群データの読み取り、書き込み、可視化、大規模な点群データの処理

フィルター処理、変換、幾何演算

フィルター処理、変換、メッシング、幾何学的モデル当てはめによる点群の処理

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、分類

レジストレーションと SLAM

ICP や NDT などのアルゴリズムまたは特徴ベースの手法を使用した点群のレジストレーション、3 次元点群データまたは 2 次元 LiDAR スキャンでの SLAM アルゴリズムの実装

キャリブレーションとセンサー フュージョン

センサー間の外部パラメーターの検出による LiDAR カメラ キャリブレーションの実行、センサー間のデータの融合

LiDAR データの収集とセンサー シミュレーション

サポートされているサードパーティ製ハードウェアからの LiDAR データの収集、シミュレーション用の合成 LiDAR センサー測定値の作成