Lidar Toolbox는 라이다 처리 시스템의 설계, 분석, 테스트에 필요한 알고리즘, 함수 및 앱을 제공합니다. 객체 검출 및 추적, 의미론적 분할, 형상 맞춤, 라이다 정합, 장애물 검출 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이 툴박스는 라이다 카메라 교차 보정을 위한 워크플로와 앱을 제공합니다.
이 툴박스를 통해 Velodyne®, Ouster®, HokuyoTM 라이다에서 데이터를 스트리밍하고 Velodyne, Ouster 및 Hesai® 라이다 센서 등의 센서에서 기록된 데이터를 읽을 수 있습니다. Lidar Viewer 앱을 사용하면 라이다 포인트 클라우드를 대화형 방식으로 시각화하고 분석할 수 있습니다. PointPillars, SqueezeSegV2, PointNet++ 등의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 검출, 의미론적 분할 및 분류 모델을 훈련시킬 수 있습니다. Lidar Labeler 앱은 딥러닝 및 머신러닝 모델의 훈련을 위한 라이다 포인트 클라우드의 수동 및 반자동 레이블 지정을 지원합니다.
Lidar Toolbox는 인식 및 내비게이션 워크플로를 위한 라이다 처리 참조 예제를 제공합니다. 대부분의 툴박스 알고리즘은 기존 코드와의 통합, 데스크탑 프로토타이핑, 배포를 위한 C/C++ 코드 생성을 지원합니다.
라이다 레이블 지정
딥러닝 모델의 훈련을 위해 라이다 포인트 클라우드에 레이블을 지정할 수 있습니다. Lidar Labeler 앱을 통해 내장 알고리즘이나 사용자 지정 알고리즘을 적용해 라이다 포인트 클라우드 레이블 지정을 자동화하고 자동화 알고리즘 성능을 평가할 수 있습니다.
라이다 정합 및 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)
FPFH(빠른 특징점 히스토그램) 설명자를 추출 및 정합하거나 세그먼트 정합을 사용하여 라이다 포인트 클라우드를 정합할 수 있습니다. 지상 및 항공 라이다 데이터의 라이다 포인트 클라우드 시퀀스를 함께 붙여 3차원 SLAM 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
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