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“观澜”号太空海洋探测任务激光雷达概念图
摘要 在星载雷达观测海洋的各种挑战中，以下两个问题可能更为突出：动态分辨率不足和垂直穿透效果不佳。未来十年，雷达干涉测量和海洋激光雷达技术可能会取得两项备受期待的突破，预计它们将对亚中尺度分辨和深度分辨的海洋观测做出重大贡献。计划中的“观澜”科学任务包括双频（Ku 和 Ka）干涉测高仪（IA）和近天底指向海洋激光雷达（OL）。星载主动 OL 将确保更深的穿透深度和全时探测，从而对地下海洋的光学特性进行分层表征。OL 和双频（Ku 和 Ka）干涉测高系统的同时运行将使我们更好地了解大气和海气界面的贡献，从而大大减少两个传感器的误差预算。 OL有效载荷有望部分揭示真光层中垂直间隔10米的海洋食物链和生态系统，在动态和生物光学上向海洋混合层迈出重要一步。
在收获和收获中使用激光雷达地形的吸引力和缺陷......
在采伐和道路设计中使用激光雷达地形测量的诱惑和陷阱 Finn Krogstad 和 Peter Schiess 论文发表于 2004 年 6 月 13-16 日在不列颠哥伦比亚省温哥华举行的 IUFRO 3.06 山地森林作业联合会议和第 12 届国际山地伐木会议摘要机载激光测高 (Lidar) 可以生成极其详细和准确的地形图，即使在被森林冠层遮挡的地面上也是如此。详细的激光雷达地形图可以识别可能的着陆地点、难以穿越的溪流、不稳定的土壤、难以穿越的边坡和有用的长凳。这些细节可以减少现场时间，指导道路设计选择更好的方案，并提高我们对成本估算的信心。然而，激光雷达测绘偶尔也会失败，这些失败的表现方式将决定激光雷达的可靠性和对道路设计的价值。我们讨论了首次使用激光雷达对雷尼尔山南部的塔霍玛州立森林进行测绘的经验。这种详细的地形测绘被用于森林作业设计，例如着陆点和道路位置，作为基于流域的采伐和运输计划的一部分。随后对基于激光雷达的办公室设计进行了实地验证。这种 DEM 在森林工程设计中取得成功的关键在于能够（或缺乏）区分地面点覆盖充足或边缘的区域，从而导致测绘细节优秀或错误。我们讨论了各种方法，这些方法可以识别激光雷达地面点覆盖边缘的区域，从而形成测绘承包商应遵守的第一组激光雷达数据收集要求。看到树冠下的情况木材采伐和道路规划中反复出现的一个问题是，用于采伐的树木可能会遮挡必须堆放原木和修建道路的地面。规划中常用的地形图基于航空照片，其中我们现在想要采伐的林分遮挡了我们必须规划的地面。因此，得到的地形图是顶部树冠的地图，带有假定树高的偏移量。不幸的是，树冠并不完全贴合地面，在采伐和道路规划中至关重要的细微地形变化并没有反映在最终的树冠顶部。地形通常包括土壤不稳定、岩石露头和不平坦的地形，这些可能会给采伐和道路带来困难。树冠还会遮挡可以作为方便着陆和道路位置的天然土丘和长凳。因此，这些地形图只能作为设计的一般指南，操作的关键要素需要基于现场验证。机载激光地形扫描 (Lidar) 的最新发展使得即使在森林树冠下也可以进行详细的地形测绘。激光雷达的工作原理是拍摄数百万
机载测深激光雷达解决方案 经过验证的生产力
Leica Geosystems 是唯一一家提供基于通用传感器平台（包括系统外围设备和软件）的成像和 LiDAR 解决方案的供应商。用户可以在系统之间共享组件和通用操作员和飞行员界面，以便在所有机载传感器上进行简单、一致的安装，无论使用哪种系统，都能在地面处理和操作员培训方面提供协同效应。同样，通用任务规划使小型劳动力能够高效地规划各种任务，所有这些都来自熟悉的规划界面。这可以实现高效的工作流程、减少培训并节省成本。
利用 LiDAR 数据探测军事历史物品
光检测和范围（LIDAR）技术已成为过去几年中主要的遥感方法之一。有几个区域，可以非常有效地使用扫描的3D点云。在我们的研究中，我们回顾了LiDAR数据在军事历史重建中的潜在应用。，我们定义了整个重建过程的主要步骤，以及（主要是存档）有用的数据源。显然，这种调查的基础必须是存档数据，但是将尖端方法集成到此类任务中是一个有趣的挑战。LIDAR技术可能非常有用，尤其是在植被覆盖的地区，在这种区域中，传统的遥感技术大多效率低下。我们将总结激光扫描数据如何支持重建工作的不同部分，并定义LiDAR数据处理的技术步骤。关键字：LIDAR，地球信息学，军事历史，遥感
激光雷达和雷达传感器，8019323-病态德国
具有较大的扫描范围，精细的角度分辨率和高灵敏度，Picoscan100 2D激光雷达传感器（TIM系列的继任者）正在设定新标准。它还可靠地检测到小物体和深色物体。传感器提供精确的测量数据和功能，整合了通过各种通信接口传输的数据的进一步处理。配备了多回波技术的紧凑型Picoscan100具有坚固的外壳，即使在恶劣的环境条件下，也可以确保可靠的测量重新设置。picoscan100（可分为三种变体）也可以通过其他功能进行定制。
相干激光雷达白皮书研究 - 独立半导体
由于Lidar已成为传感器世界中的热门话题，这主要是由于ADA和自动驾驶领域的努力，因此已经出现了关于直接检测（或飞行时间）还是相干（例如，频率调制连续波，例如）光子检测是最佳的辩论。实际上，“最佳”在很大程度上取决于应用程序。LIDAR用于从交通管理，驾驶员援助和自动驾驶，地面映射到气象应用的各种应用中。不同的激光雷达性能指标的重要性 - 最大范围，准确性，干扰免疫，成本等。- 因应用程序而异。即使在同一应用程序中，某些系统选择也可能偏向一个或另一个参数的重要性。本文旨在讨论直接和连贯检测的不同特征，以教育对LiDAR感兴趣的人并允许他们做出知情的系统选择。
自动驾驶汽车中的LIDAR和相机数据融合
传感器融合是自动驾驶汽车中感知问题的重要解决方案之一，其中主要目的是增强对系统的感知而不会失去实时性能。因此，这是一个权衡问题，通常观察到大多数具有高环境感知的模型无法实时执行。我们的文章与相机和激光雷达数据融合有关，以实现自动驾驶汽车的更好环境感知，考虑到3个主要类别是汽车，骑自行车的人和行人。我们从3D检测器模型中融合了输出，该模型从LiDar中获取了其输入以及从相机中获取其输入的2D检测器的输出，以比单独分别提供更好的感知输出，以确保其能够实时工作。我们使用3D检测器模型（复杂的Yolov3）和2D检测器模型（YOLO-V3）解决了问题，其中我们应用了基于图像的融合方法，该方法可以在本文中详细讨论了LIDAR和摄像机信息之间的融合和相机信息之间的融合。我们使用平均平均精度（MAP）度量，以评估我们的对象检测模型并将所提出的方法与它们进行比较。最后，我们在Kitti数据集以及我们的真实硬件设置上展示了结果，该设置由LIDAR Velodyne 16和Leopard USB摄像机组成。我们使用Python开发了我们的算法，然后在Kitti数据集上验证了它。我们将ROS2与C ++一起使用，以验证从硬件配置获得的数据集上的算法，证明我们提出的方法可以以实时的方式在实际情况下有效地提供良好的结果并有效地工作。
郁金香：用于提高LIDAR点云的变压器
LIDAR UPSMPLING对于机器人和自动驾驶汽车的启示系统来说是一项艰巨的任务，这是由于大型场景的稀疏结构稀疏和不规则的结构。最近的作品建议通过将LIDAR数据从3D欧几里得空间传播到2D图像空间中的一个超级分辨率问题来解决此问题。尽管他们的方法可以生成具有细粒细节的高分辨率范围图像，但由此产生的3D点云是10个模糊细节并预测无效的点。在此pa-per中，我们提出了郁金香，这是一种从低分辨率激光雷达输入中重建高分辨率激光圈云的新方法。我们还遵循一种基于图像的方法，但特定地修改了基于Swin-Transformer网络的贴片和窗口几何形状，以更好地拟合范围图像的特性。我们在三个公共现实世界和模拟数据集上进行了几项实验。郁金香在所有相关指标中都优于最先进的方法，并且比以前的工作生成了强大，更现实的点云。该代码可在https：//github.com/ethz-asl/tulip.git上找到。
表面地球物理勘测和 LiDAR DTM 分析
niedpnwiedzia（熊）洞穴的入口位置在50°14'03“ N，16°50'03” e，于1966年10月14日发现，属于波兰最大的洞穴之一，同时是Sudetes Mts中的领先者。（SW波兰）。自1983年喀斯特空缺以来，游客可能会到达，其周围环境受到自然保护区的保护。在过去的数十年中，内部的Kleśnica盆地和尼德威兹亚洞穴一直是密集地质，地质形态，水文地质和地球物理研究的主题，例如[1，2，3，4，5，6]。最近几年带来了新事实，是洞穴地区研究中新篇章的冲动。在2012年至2014年，来自弗罗茨瓦夫（Wrocław）洞穴区的Speleologist探索了1979米的新洞穴通道，其中有一些壮观的speleothems（例如Mastodont Hall和Humbaki Hall）。在此期间，地下洞穴通道进行了重新检查，从而产生了新的高精度洞穴地图[7，8]。自2013年以来同时
在施工环境中的强大高精度激光雷达本地化
摘要 - 准确的定位在自主机器人系统的有效运行中起着至关重要的作用，尤其是在诸如施工站点之类的染色体环境中。同时使用LIDAR传感器同时定位和映射（SLAM）已成为一种流行的解决方案，因为它在没有外部基础架构的情况下可以进行功能。但是，现有的al-gorithms表现出重大的缺点。尽管当前的方法在长期轨迹上达到了很高的准确性，但它们在复杂的室内环境中的精确性和可靠性而苦苦挣扎。本文介绍了一种新型的基于功能的LiDAR SLAM系统，旨在解决这些局限性并增强短期精度和整体鲁棒性。使用现有数据集和物理机器人平台评估了所提出的系统，以解决当前实现的局限性，并在挑战现实世界中，尤其是在施工环境中展示改进的穿孔。