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基于机载激光雷达的航带平差方法

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简介：
本研究提出了一种基于机载激光雷达数据进行航带平差的方法，旨在提高地形测量精度和数据质量。通过优化处理流程，该方法能够有效减少误差，增强三维建模的真实感与细节表现力。 即使机载激光雷达经过良好的检校，激光雷达数据仍可能含有残余系统误差，导致测区各个航带出现变形。首先基于面特征计算安置角，为消除这些残余系统误差的航带平差提供初始点云；然后采用迭代最近点法（ICP）进行航带平差，以连接点三维坐标相等作为条件，对扫描角度误差进行非线性改正。实验结果显示，这种方法能够确保高空飞行数据具有较高的绝对精度，并且满足点云精度的要求。

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  • 基于机载激光雷达的航带平差方法
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    本研究提出了一种基于机载激光雷达数据进行航带平差的方法，旨在提高地形测量精度和数据质量。通过优化处理流程，该方法能够有效减少误差，增强三维建模的真实感与细节表现力。 即使机载激光雷达经过良好的检校，激光雷达数据仍可能含有残余系统误差，导致测区各个航带出现变形。首先基于面特征计算安置角，为消除这些残余系统误差的航带平差提供初始点云；然后采用迭代最近点法（ICP）进行航带平差，以连接点三维坐标相等作为条件，对扫描角度误差进行非线性改正。实验结果显示，这种方法能够确保高空飞行数据具有较高的绝对精度，并且满足点云精度的要求。
     
  • 基于神经网络的城市机载激光雷达点云分类方法
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    本研究提出了一种创新性的城市机载激光雷达点云分类方法，采用深度学习中的神经网络技术，显著提高了在复杂城市环境中点云数据的分类精度和效率。该方法为智慧城市建设和三维地理信息系统的开发提供了强有力的数据支持和技术保障。 为了将神经网络应用于城区激光雷达点云数据分类，并解决大规模点云数据训练过程中计算量大、耗时长的问题，我们改进了原有的PointNet神经网络，在其中加入了对点云邻域特征的提取与分析，提出了一种新的点云分类算法。通过网格化聚类和重采样来压缩原始点云的数据量，进而提取多尺度邻域内的点云数据，并利用改进后的PointNet完成城区激光雷达数据的分类任务。实验结果显示，该算法具有良好的分类效果及较高的精度；同时在训练过程中显著减少了计算量，能够有效应对城市机载激光雷达数据的复杂性。
     
  • 基于STM32F103的思岚A1激光雷达驱动方法
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    本简介介绍了一种基于STM32F103微控制器对思岚科技A1型激光雷达进行驱动的方法，详细阐述了硬件接口设计及软件通信协议实现。 主控采用STM32F103单片机，通过串口与思岚A1激光雷达通信，采集一圈角度位置数据并进行分析。使用野火开发板上的屏幕显示采样点，但由于分辨率问题导致显示效果不佳，可以选择其他显示设备来改善显示效果。
     
  • 基于机载激光雷达的沙丘变形监测研究
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    本研究利用机载激光雷达技术，对沙丘地貌进行高精度三维建模与动态监测，旨在揭示沙丘变形规律及其环境响应机制。 土地沙化或荒漠化会造成重大经济损失。利用机载激光雷达（LiDAR）技术获取的点云数据，在监测沙丘变形及其规律方面具有重要意义。通过处理沙漠地区的两期机载LiDAR点云数据，生成数字高程模型(DEM)和坡度图，并结合面向地理对象和基于像元的变化检测技术，可以实现对沙丘变化及移动情况的精准监测。 从不同时期坡度图上提取的沙丘背风坡坡脚线可用于反映沙丘的水平位移。两期DEM差值分析则反映了垂直位移的情况。结合主要风向插值线分析，则可量化沙丘地形变化和移动规律。研究结果显示，实验区总体出现沉降现象，即沙物质搬移；同时发现沙丘变形与主要风向有关联：迎风坡多为下沉趋势，而背风坡因易滑塌导致顶部下沉、底部沉积。
     
  • 基于ROS的激光雷达地面点云提取方法
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    本研究提出了一种基于ROS平台的高效算法，专门用于从激光雷达数据中精确分离和提取地面点云信息。该方法利用先进的滤波技术和多层处理策略优化了计算效率与准确性，在地形测绘、自动驾驶等领域展现出广泛应用前景。 ROS环境下的激光雷达地面点云提取算法
     
  • 激光雷达原理-PPT讲解激光雷达
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    本PPT讲解激光雷达的工作原理及其应用，包括测量技术、数据处理和在自动驾驶等领域的使用情况。适合初学者和技术爱好者了解激光雷达技术。 激光雷达原理 相干激光雷达通过检测信号的幅度和相位来工作。 非相干激光雷达则仅依赖于信号的幅度进行测量。
     
  • 激光雷达技术-PPT版激光雷达讲解
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    本PPT旨在全面介绍激光雷达技术的基本原理、工作方式及其在自动驾驶、机器人导航等领域的应用，并探讨其未来发展趋势。 激光雷达技术利用激光束来测量距离，并通过精确的扫描机制构建出周围环境的三维图像。其工作原理基于时间飞行法或相位变化法：发射器向目标发送一系列脉冲，接收器捕捉反射回来的时间差或者频率差异以确定物体的距离和位置信息。此外，旋转式或多线激光雷达可以提供全方位视角的数据采集能力，从而实现对复杂环境的全面感知与分析。 这种技术广泛应用于自动驾驶汽车、机器人导航以及地形测绘等领域中，在提高精度的同时降低了成本并增强了系统的可靠性和安全性。
     
  • voxelnet-master.zip 基于激光雷达数据的目标检测方法
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    VoxelNet是一种先进的基于激光雷达点云数据的目标检测算法。通过将空间划分为体素并应用高效的特征学习网络，VoxelNet能够在自动驾驶场景中实现精准可靠的目标识别。 在自动驾驶领域，利用点云深度学习技术仅通过激光雷达数据实现目标检测是一个重要的研究方向。
     
  • 火池激光雷达——激光雷达的技术与应用
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    《火池激光雷达》一书深入探讨了激光雷达技术原理及其在自动驾驶、环境监测等领域的广泛应用，为读者提供了全面的技术解析和行业洞察。 火池（Firepond）激光雷达是由美国麻省理工学院林肯实验室在20世纪60年代末研制的。70年代初，该实验室展示了火池雷达精确跟踪卫星的能力。到了80年代晚期，改进后的火池激光雷达使用一台高稳定性的CO₂激光器作为信号源，并通过一个窄带CO₂激光放大器进行放大。频率由单边带调制器调节。它配备了一个孔径为1.2米的望远镜用于发射和接收信号。此外，还采用了一种氩离子激光与雷达波束结合的方式来进行目标角度跟踪，而雷达本身则负责收集距离-多普勒图像，并进行实时处理及显示。