SFND_Lidar_Obstacle_Detection_for_article: 传感器融合系列（一、二）中的激光雷达点云...

简介：
本文作为传感器融合系列文章的第一或第二部分，专注于介绍如何利用激光雷达点云数据进行障碍物检测，旨在阐述激光雷达技术在自动驾驶领域的应用与重要性。 欢迎参加自动驾驶汽车的传感器融合课程。在本课程中，我们将探讨如何从多个传感器获取数据并将其整合起来以更好地理解周围环境的过程——这便是所谓的“传感器融合”。我们主要关注的是激光雷达（LiDAR）与雷达这两种关键的技术手段。 最终的目标是将这两类传感器的数据进行合并，以便跟踪道路上的多辆汽车，并准确地估计它们的位置和速度。通过发射数千个脉冲光信号，激光雷达为我们提供了高分辨率的信息。当这些光线遇到物体后反射回传感器时，我们可以通过测量返回所需的时间来确定目标的距离；同时也可以根据信号强度获取有关被照射物的一些特性。 每束激光都位于红外线谱系内，并且以多种角度发射出去，在360度范围内覆盖整个视野区域。因此，激光雷达能够建立一个精确的三维环境模型。然而，目前这种技术的成本极高——单个设备的价格可以达到六万美元之巨。 相比之下，虽然雷达提供的数据较为稀疏、范围有限，但它可以直接提供关于物体的信息。 通过这两种传感器的数据融合处理，在自动驾驶汽车领域中实现更准确的感知和导航成为了可能。