Point Cloud Toolbox는 포인트 클라우드 처리 시스템을 설계하고 분석하기 위한 알고리즘과 앱을 제공합니다. 이 툴박스는 포인트 클라우드의 정합, 필터링, 기하 변환, 군집화 및 분할을 위한 함수를 제공합니다. 라이다, RGB-D 카메라, 스테레오 카메라, mmWave 레이다와 같은 센서와 비주얼 SLAM, 사진측량, 움직임 기반 구조와 같은 워크플로에서 생성되는 포인트 클라우드 데이터의 처리도 지원합니다.
표준 형식의 데이터를 읽어오거나 라이다 센서로부터 직접 스트리밍할 수 있습니다. 시각화 툴은 대규모 포인트 클라우드의 분석, 측정 및 대화형 방식 편집을 지원합니다.
앱을 통해 라이다-카메라 보정, 다중센서 레이블 지정 및 정합을 수행할 수 있습니다. 포인트 클라우드의 검출, 분할 및 분류에 딥러닝 기법을 적용할 수 있습니다. 또한 배포를 목적으로 C/C++(MATLAB Coder 사용) 및 CUDA® 코드(GPU Coder 사용)를 생성할 수도 있습니다.
포인트 클라우드 읽기, 쓰기 및 시각화
LAS/LAZ, PCD, PLY 같은 파일 형식에서 포인트 클라우드를 가져오거나 Velodyne® 및 Ouster® 등의 라이다 센서로부터 직접 포인트 클라우드 데이터를 스트리밍할 수 있습니다. 포인트 클라우드 분석기 앱을 사용해 크기에 관계없이 데이터셋 전반의 포인트 클라우드 데이터를 시각화하고 탐색할 수 있습니다.
포인트 클라우드의 처리 및 분석
비정형-정형 변환, 지면 분할, 군집화, 형상 맞춤, 기하 변환, 특징 추출을 위한 알고리즘을 사용해 지상 및 항공 포인트 클라우드를 처리하고 분석할 수 있습니다.
포인트 클라우드 정합 및 SLAM
ICP, NDT 및 FPFH 기반 특징 매칭과 같은 알고리즘을 사용해 포인트 클라우드를 정합할 수 있습니다. 포인트 클라우드 정합 분석기 앱을 사용해 정합 알고리즘을 평가하고 비교할 수 있습니다. 지상 및 항공 포인트 클라우드의 지도작성 및 위치추정을 위한 3차원 SLAM 워크플로를 구현할 수 있습니다.
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“자동차를 타고 창밖으로 팔을 내민다고 상상해 보세요. 그 힘이 느껴질 겁니다. 우리는 치타가 이러한 공기역학적 항력을 이용해 빠른 속도로 회전할 때 몸의 안정을 유지한다는 것을 알아냈습니다.”
