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World File Search SystemLiDAR
与出版的进一步延迟有关的补充公告
感知系统是自动驾驶必不可少的组成部分之一。虽然相机，超声雷达和毫米波雷达在汽车行业的历史悠久，但它们的各种已知劣势阻碍了自动驾驶技术开发。例如，摄像机很容易被极端的照明条件蒙蔽。超声雷达无法检测到障碍物的大小和形状。毫米波雷达无法捕获高分辨率3D图像信息。因此，自动驾驶汽车仅取决于相机，超声雷达或毫米波雷达，遭受高误报和假负率的高度，导致事故。另一方面，Lidar即使在极端的照明条件下也保持高感应性能，并且可以在远程时实现高精度。因此，Lidar在汽车行业中获得了非凡的势头，这是对现有感知解决方案的重大增强。
用于考古学的机载 LiDAR 点云处理。管道和 QGIS 工具箱
摘要：地形机载 LiDAR 数据的使用已成为考古勘探的重要组成部分。然而，作为迈向理论意识、影响力和可重复研究的一步，需要一种更严格和透明的数据处理方法。为此，我们着手创建一个处理流程，用于考古学专用的点云处理和针对通用数据优化的产品的派生。所提出的流程改进了地面和建筑物点云分类。所提出的流程的主要创新领域是栅格网格插值。我们通过引入一种混合插值技术改进了最先进的技术，该技术将反距离加权与带有线性插值的三角不规则网络相结合。其中包括用于增强可视化的最先进的解决方案，还生成了必要的元数据和辅助数据。此外，我们还引入了一个 QGIS 插件，将流程实现为一步到位的过程。它将手动工作量减少了 75% 到 90%，并且除了对 QGIS 环境的一般熟悉之外不需要任何特殊技能。该流程和工具旨在为考古专用机载 LiDAR 数据处理的白盒化做出贡献。在讨论中，探讨了数据处理在知识生产过程中的作用。
机载 LiDAR 数据处理考古学专用工作流程文档
摘要：机载激光雷达是一种广泛接受的考古勘探工具。在过去十年中，考古学专用的数据处理工作流程不断发展，从原始数据采集和处理、点云处理和产品派生到考古解释、传播和存档。但目前尚未就具体步骤或术语达成一致。此工作流程是一种解释性知识生产过程，必须进行记录，以确保基于证据的考古解释所需的知识透明度和问责制。然而，这种情况很少见，而且没有公认的模式，更不用说标准了。因此，存在这样的风险：工作流程的数据处理步骤可能会被视为黑箱过程，其结果可能会被视为“硬数据”。记录科学过程的第一步是定义它。因此，本文对现有的针对机载 LiDAR 地形数据处理的考古学专用工作流程进行了批判性回顾，得出了具有一致术语的 18 步工作流程。其新颖性和重要性在于，现有的综合研究已经过时，而较新的研究则侧重于工作流程的某些方面。基于更新的工作流程，介绍了其文档的一个很好的实践示例。
Microsoft Word-使用LIDAR POINT CLOUDS.DOC
摘要 - Terrain表面粗糙度是一个抽象的概念，其定量描述通常是模糊的。因此，文献中使用了各种粗糙度指数，其选择通常在应用中具有挑战性。本研究比较了通过五个常用粗糙度指数量化的地形表面粗糙度图，并探索了它们在四个不同表面复杂性的四个地形表面的相关性。这些表面由使用空中激光雷达（光检测和范围）数据构建的数字高程模型（DEM）表示。这项研究的结果揭示了得出的局部表面粗糙度图的全局模式的相似性以及其局部模式的区别。后者表明在研究中考虑多个指数的重要性，在该研究中，局部粗糙度值是随后分析的关键输入。
利用机载激光雷达进行海岸线测绘概述
摘要：海岸线是重要的地理边界，监测海岸线变化在海岸综合管理中起着重要作用。随着遥感技术的发展，许多研究已经利用光学图像来测量和提取海岸线。然而，一些因素限制了光学成像在海岸线测绘中的应用。考虑到机载激光雷达数据可以提供更精确的地形信息，已经有一些研究使用机载激光雷达来绘制海岸线。然而，尚未进行将机载激光雷达与海岸线测量和提取方法相结合的文献综述。本文的目的是对使用机载激光雷达进行海岸线测绘进行叙述性回顾，包括激光扫描系统、数据可用性以及过去二十年来当前的提取技术。因此，我们进行了广泛的搜索，最终总结了 130 多篇关于机载激光雷达技术用于海岸线测量和海岸线提取的文章。我们发现利用机载 LiDAR 进行海岸线测绘仍面临诸多挑战，例如客观条件限制、数据可用性限制和自身特性限制。目前的海岸线提取方法有很大的改进潜力；特别是当与新兴的当前最先进的 LiDAR 点云处理技术（例如深度学习算法）相结合时，它们将具有巨大的潜力
开发具有标准化接口的高保真汽车激光雷达传感器模型
摘要：本文介绍了一种开发独立于工具的高保真基于光线追踪的光检测和测距 (LiDAR) 模型的过程。该虚拟 LiDAR 传感器包括扫描模式的精确建模和 LiDAR 传感器的完整信号处理工具链。它是使用标准化开放仿真接口 (OSI) 3.0.2 和功能模型接口 (FMI) 2.0 开发为功能模型单元 (FMU)。随后，它被集成到两个商业软件虚拟环境框架中以证明其可交换性。此外，通过在时间域和点云级别比较模拟和实际测量数据来验证 LiDAR 传感器模型的准确性。验证结果表明，模拟和测量的时间域信号幅度的平均绝对百分比误差 (MAPE) 为 1.7%。此外，从虚拟目标和真实目标接收的点数 N points 和平均强度 I mean 的 MAPE 分别为 8.5% 和 9.3%。据作者所知，这是迄今为止报告的接收点数 N points 和平均强度 I mean 的最小误差。此外，距离误差 d error 低于实际 LiDAR 传感器的测距精度，对于此用例为 2 cm。此外，将试验场测量结果与商业软件提供的最先进的 LiDAR 模型和提出的 LiDAR 模型进行了比较，以测量
机载 LiDAR 数据在冠层燃料测绘中的可转移性
摘要：冠层燃料特性对于评估林分中的火灾危险和潜在严重程度至关重要。模拟工具为防火规划提供了有用的信息，以减少野火的影响，前提是存在具有足够空间分辨率的可靠燃料图。许多国家正在提供免费的机载 LiDAR 数据，为大规模改善燃料监测提供了机会。在本研究中，我们建立了模型，以估计松林区机载 LiDAR 的冠层基高 (CBH)、燃料负荷 (CFL) 和体积密度 (CBD)，其中以不同的脉冲密度获取了四个点云数据集。使用来自 1 p/m 2 数据集的 LiDAR 指标对 CBH、CFL 和 CBD 进行拟合的最佳模型分别得出调整后的 R 2 为 0.88、0.68 和 0.58，RMSE (MAPE) 为 1.85 m (18%)、0.16 kg/m 2 (14%) 和 0.03 kg/m 3 (20%)。拟合模型的可转移性评估表明，根据 LiDAR 脉冲密度（高于和低于校准数据集）和模型公式（线性、幂和指数），精度水平不同。与较低（0.5 p/m 2 ）或较高回波密度（4 p/m 2 ）相比，指数模型和类似脉冲密度（1.7 p/m 2 ）的结果最佳。还观察到冠层燃料属性方面的差异。
产品简短的高性能，可靠和低成本激光雷德解决下一代ADA和AVS
Seagate®Gen 6 LiDAR是一种高精度，高性能的120度FOV LIDAR单元，旨在下一代ADA和自动驾驶汽车应用。该设备基于1550nm激光技术，并且不包含用于高可靠性和自我对准光学元件的旋转活动元素，以易于制造。具有250m范围，低功率和小尺寸的设备旨在满足OEM规范，并易于集成到车辆中。
海上运输安全和...中的激光雷达测量
I. 引言 如今，LiDAR（光探测和测距）被广泛用于检查大气的各种特性、自动驾驶以及测绘和地形等许多其他方面。如今，LiDAR 在自动驾驶方面的可能性正在高度发展，但如果我们考虑其他类型的交通，如远洋运输或一般的运输和导航，我们就会发现它还没有得到充分的开发和利用，无法满足更安全的运输需求。这个话题可能被忽视，因为水下使用存在局限性，与 LiDAR 在大气和地球表面的使用相比，这似乎导致了更多有关其发展的问题。本文讨论了如何使用 LiDAR 造福航运、导航、自主导航、当前天气测量和检测，并提出了一些建议。这项工作的范围是介绍 LiDAR 在航运中可以提供的多种用途，以及为深海海底和水下世界探测提出的整体解决方案。一些新的和不为人熟知的 LiDAR 用途可能会在许多方面改变未来，对此，我们进行了一番思考。我想强调一下 LiDAR 在海岸线保护、深海海底物种、动物、藻类和其他水生植物以及海绵生物分析方面可能发挥的作用。此外，其中一个有趣的应用是检测水的盐度水平和分析水下矿物的化学性质。稍后，我们将提到 LiDAR 的更多应用及其优势，这些应用可以为人类带来更多关于水下世界的知识。
海上运输安全和...中的激光雷达测量
I. 引言 如今，LiDAR（光探测和测距）被广泛用于检查大气的各种特性、自动驾驶以及测绘和地形等许多其他方面。如今，LiDAR 在自动驾驶方面的可能性正在高度发展，但如果我们考虑其他类型的交通，如远洋运输或一般的运输和导航，我们就会发现它还没有得到充分的开发和利用，无法满足更安全的运输需求。这个话题可能被忽视，因为水下使用存在局限性，与 LiDAR 在大气和地球表面的使用相比，这似乎导致了更多有关其发展的问题。本文讨论了如何使用 LiDAR 造福航运、导航、自主导航、当前天气测量和检测，并提出了一些建议。这项工作的范围是介绍 LiDAR 在航运中可以提供的多种用途，以及为深海海底和水下世界探测提出的整体解决方案。一些新的和不为人熟知的 LiDAR 用途可能会在许多方面改变未来，对此，我们进行了一番思考。我想强调一下 LiDAR 在海岸线保护、深海海底物种、动物、藻类和其他水生植物以及海绵生物分析方面可能发挥的作用。此外，其中一个有趣的应用是检测水的盐度水平和分析水下矿物的化学性质。稍后，我们将提到 LiDAR 的更多应用及其优势，这些应用可以为人类带来更多关于水下世界的知识。