Lidar Toolbox

LiDAR 処理システムの設計、解析、およびテスト

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すると、、Velodyne^®、Ouster^®、HokuyoTM 製 LiDAR からデータをストリーミングし、Velodyne、Ouster、Hesai^® 製 LiDAR センサーなどで記録されたデータを読み取ることができます。Point Cloud Analyzer 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ディープラーニング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、ディープラーニングや機械学習のモデルを学習させるための 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 処理の参照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。

Velodyne PCAP ファイルを読み込むためのスクリプトと、結果として得られる点群の画像。

LiDAR データのストリーミングおよび読み込み

Velodyne Lidar センサーからのライブ LiDAR 点群のストリーミングを行います。さまざまなファイル形式 (PCAP、LAS、IBEO、PCD、PLY など) の LiDAR データを読み込みます。

ドキュメンテーション | 例

Lidar の前処理

アンオーガナイズド形式からオーガナイズド形式への変換、地面セグメンテーション、ダウンサンプリング、点群変換、LiDAR 点群からの特徴抽出のための関数とアルゴリズムを適用します。

ドキュメンテーション | 例

Lidar Viewer アプリでの LiDAR データのズームアウトしたビュー。

LiDAR データの可視化と解析

Point Cloud Analyzer アプリを使用して、LiDAR データの可視化、解析、前処理操作を実行します。組み込みまたはカスタムの前処理アルゴリズムを使用して、LiDAR データの地面点群除去、ノイズ除去、メディアンフィルター、トリミング、およびダウンサンプリングを行います。

ドキュメンテーション | 例

LiDAR セマンティックセグメンテーション

ディープラーニングアルゴリズムを適用して LiDAR 点群をセグメント化します。PointNet++、PointSeg、SqueezeSegV2 などのセマンティックセグメンテーションネットワークを LiDAR データ上で学習、テスト、評価します。ターゲットハードウェア向け C/C++ コードや CUDA^® コードを生成します。

ドキュメンテーション | 例

LiDAR 点群のオブジェクト検出

LiDAR 点群からオブジェクトを検出し、その周辺に指向性のある境界ボックスを当てはめ、オブジェクト追跡や LiDAR ラベル付けのワークフローに使用します。PointPillars ネットワークなどのロバストな検出器の設計、学習、評価を行い、ターゲットハードウェア向け C/C++ コードや CUDA コードを生成します。

点群を使用したディープラーニング (11:48)

ドキュメンテーション | 例