更新时间：2024-05-24 17:31:14
封面
版权信息
版权
内容提要
前言
写作背景
本书特色
读者对象
本书配套资源
致谢
第1章 初识激光雷达
1.1 激光雷达的基本原理
1.2 激光雷达的发展历程
1.3 车载激光雷达的分类
1.4 车载激光雷达的特点
1.5 车载激光雷达的应用功能
1.5.1 激光雷达在感知功能中的应用
1.5.2 激光雷达在SLAM功能中的应用
1.6 车载激光雷达的商用现状
1.7 本章小结
本章参考文献
第2章 空间变换数学基础
2.1 坐标系的欧氏变换基础
2.1.1 旋转和平移变换
2.1.2 旋转的欧拉角表示
2.1.3 旋转的轴角表示/旋转向量表示
2.1.4 旋转的单位四元数表示
2.2 李群和李代数基础
2.2.1 李群基础
2.2.2 李代数基础
2.3 本章小结
第3章 激光雷达-车体的外参标定
3.1 引言
3.2 基于道路、标定物特征的LiDAR动态外参标定
3.2.1 SSAC第一阶段
3.2.2 SSAC第二阶段
3.3 基于手眼模型的LiDAR外参标定
3.3.1 手眼模型简述
3.3.2 使用Navy算法求解手眼模型
3.3.3 DriveWorks中激光雷达外参的标定
3.4 基于累积点云特征优化的LiDAR外参标定
3.4.1 AESC-MMS算法
3.4.2 DyLESC算法
3.5 本章小结
第4章 LiDAR-Camera的外参标定
4.1 引言
4.2 基于标定物的L-C静态标定——ILCC算法
4.2.1 算法整体流程
4.2.2 特征交点提取过程
4.2.3 分步式外参求解
4.2.4 实验验证
4.3 无标定物的L-C静态标定——PESC算法
4.3.1 边缘特征提取
4.3.2 特征关联匹配
4.3.3 基于非线性优化的外参求解
4.4 无标定物的L-C动态在线标定——AOCCL算法
4.4.1 图像中的特征处理
4.4.2 点云中的特征处理
4.4.3 外参优化求解
4.5 本章小结
第5章 基于3D激光点云的地面分割
5.1 引言
5.2 级联地面分割算法
5.2.1 障碍物、地面坡度对点云的影响
5.2.2 基于线束间激光点距离的初步分割
5.2.3 基于多区域地面拟合的精细分割
5.3 基于高程地图的地面点云分割
5.3.1 均值高程地图
5.3.2 扩展高程地图
5.4 基于马尔可夫随机场的地面点云分割
5.4.1 马尔可夫随机场构建及信念传播
5.4.2 梯度计算
5.4.3 改进方法
5.5 本章小结
第6章 基于3D激光点云的聚类分割
6.1 引言
6.2 基于激光点间角度关系的聚类
6.2.1 Bogoslavskyi算法的基本思想
6.2.2 Bogoslavskyi算法的具体流程
6.2.3 Bogoslavskyi算法小结
6.3 基于扫描线分割的SLR聚类算法
6.3.1 SLR算法原理
6.3.2 SLR算法中点云的分割与合并过程
6.3.3 SLR算法小结
6.4 结合深度图和DBSCAN算法的3D点云聚类
6.4.1 DBSCAN算法简述
6.4.2 基于Range Image的改进型DBSCAN算法
6.4.3 算法小结
6.5 基于多视角的点云聚类分割——MVC算法
6.5.1 MVC算法的基本思想和流程
6.5.2 BEV投影下的初步聚类划分
6.5.3 深度图下的精细划分
6.5.4 算法测试
6.5.5 MVC算法小结
6.6 本章小结
