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World File Search System激光雷达
使用 Ouster 为自动驾驶汽车打造更好的激光雷达
Ouster 和 Benchmark 的合作还使团队能够控制预算并实现项目里程碑。Benchmark 利用其全球供应链寻找低成本组件。Ouster 决定使用 Benchmark 的泰国工厂，该地区以其光子学专业知识和低成本、高技能劳动力而闻名，这为 Ouster 带来了许多优势。现在，随着全面生产逐渐展开，Ouster 客户拥有了实现全自动驾驶汽车和其他系统所需的设备技术。
使用3D激光雷达传感器对人的有效检测和跟踪
持续的注意力描述了我们不断专注于给定任务的能力。这种能力由我们的唤醒生理状态调节。尽管持续注意力的失误与唤醒失调有关，但潜在的生理学机制仍不清楚。新兴的工作表明，在睡眠状的慢波清醒中的入侵是向睡眠过渡的标记，可以机械地解释注意力失误。这项研究旨在通过对单胺系统的药理学操纵暴露，类似睡眠的慢波发生与持续注意力失败的行为结合之间的关系。在四个独立的实验性课程中，在一项双盲，随机控制试验中，有32名健康的男性参与者接受了甲式化甲酯，阿诺西汀，西妥位或安慰剂。在每个会话期间，脑电图（EEG）用于测量神经活动，而参与者完成了需要持续关注的视觉任务。甲化酯增加了皮质和皮质下区域的促唤醒的多巴胺和去甲肾上腺素，改善了行为性能，而原子氨酸却可以增加多巴胺和去甲肾上腺素，主要增加了额叶皮质的高度超过额叶。此外，增加促进睡眠的5-羟色胺的西妥位导致了更多的试验。基于脑电图记录，西妥位酰胺也与睡眠状的慢波增加有关。重要的是，与诸如功率之类的经典唤醒标记相比，只有慢速波会在特定区域特异性的时期中差异预测的错过和更快的响应。这些结果表明，唤醒的减少会导致清醒期间局部睡眠侵入，这可能与冲动性和迟钝性有关。
绝对地面平面限制了3D激光雷达大满贯
准确的映射和本地化（Dill＆Uijt de Haag，2016年）对于自动驾驶汽车等自主系统（Advs; Huang等，2019）和室内移动机器人技术（Hess等，2016）都是重要的。付出了巨大的努力，致力于使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器的稳健性与基于视觉的SLAM方法相比，使用3D光检测和范围（Lidar; Hess等，2016）传感器实现了准确的同时定位和映射（SLAM）（SLAM）（Qin等，2018，2018）。基于视觉的大满贯基于被动传感器（例如相机）可能对照明和观点变化敏感。相反，像3D激光雷达这样的主动传感器可以为周围环境提供距离测量，而环境不变。出色的鲁棒性和精确度使3D LiDAR成为用于大规模映射和本地化的必不可少的传感器。
机载测深激光雷达解决方案已证实具有生产力
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。
多回波激光雷达在林业应用方面的评估
前言 本报告由美国农业部林务局的清单和监测 (I&M) 指导委员会发起和资助。I&M 指导委员会由清单和监测研究所特许成立，旨在调查新兴技术并确定其帮助解决林务局 I&M 问题的潜力。遥感应用中心感谢 I&M 指导委员会的指导和指导，以及圣迪马斯技术和开发中心提供的项目监督。作者认为，提供的意见产生了更具体的最终报告，可以满足现场需求。摘要 Spencer B.Gross, Inc. (SBG) 被选中评估多回波 LIDAR（光检测和测距）技术在美国农业部林务局的应用。本研究使用的数据集位于美国西北部（俄勒冈州、华盛顿州和蒙大拿州）。三个站点有现有数据，另外三个站点收集了新的激光雷达数据。选择这些站点是因为这些站点具有西北植被群落、坡度特征的代表性样本，并且具有土地管理处理。对于其中许多站点，辅助数据（例如地图、照片、清单数据）和现有关系（即大学人员和学生、林业联系人、政府联系人）可用于验证目的。地理空间信息为有效的森林管理实践提供了基础。使用传统技术（包括航空摄影、摄影测量和实地工作）获取高质量数据相对昂贵且耗时。某些数据元素（例如西北林地中可靠的 20' 轮廓的裸地地形模型）很难获得。多回波激光雷达提供了捕捉密集点数据的机会，这些数据定义了第一个表面（冠层）并穿透植被覆盖层，许多点都击中地面。因此，有可能通过一次飞行“绘制”冠层、裸地和许多结构特征，如冠层高度、体积和基部直径。激光雷达：技术 机载激光扫描的发展可以追溯到 20 世纪 70 年代早期的 NASA 系统。尽管这些早期系统笨重、昂贵且仅限于特定应用（例如仅测量飞机在地球表面上的准确高度），但它们证明了该技术的价值。
对小型机载激光雷达得出的估计值进行建模...
摘要：机载植被激光雷达点云可捕捉其散射元素（包括树叶、树枝和地面特征）的三维分布。评估植被对激光雷达点云的贡献需要了解发射的激光脉冲与其目标之间的物理相互作用。目前，大多数从小占地面积机载激光扫描 (ALS) 点云估计间隙概率 (P gap ) 或叶面积指数 (LAI) 的方法都依赖于基于点数 (PNB) 或基于强度 (IB) 的方法，并附加与现场测量的经验相关性。但是，特定于站点的参数化可能会限制某些方法在其他景观中的应用。这些方法的普遍性评估需要一个基于物理的辐射传输模型，该模型考虑各种激光雷达仪器规格和环境条件。我们使用为最新版本的离散各向异性辐射传输 (DART) 模型开发的点云模拟器，对各种 3-D 森林场景的这些方法进行了广泛的研究。我们研究了可能的激光雷达点强度的一系列变量，包括从高斯分解 (GD) 得出的辐射量，例如峰值幅度、标准偏差、高斯轮廓的积分和反射率。结果表明，随着覆盖面积的增加，PNB 方法无法捕捉到准确的 P 间隙。相比之下，我们验证了使用由高斯轮廓的距离加权积分或反射率定义的激光雷达点强度的物理方法可以更准确、更可靠地估计 P 间隙和 LAI。此外，消除某些额外的经验相关系数是可行的。常规使用小覆盖范围点云辐射测量来估计 P 间隙和 LAI 可能证实了与之前实证研究的偏离，但这取决于激光雷达仪器供应商提供的附加参数。
固体空气颗粒对激光雷达传感器干扰的建模
研究表明多波长激光雷达信号有显著影响。本研究的潜在收益是使用红外光谱域中的激光雷达波长来获取更可靠的气溶胶微物理特性。TG Phillips 等人将空气中颗粒对激光雷达传感器的影响分为四种 [12]。作者测试了三种激光雷达传感器，发现所有传感器在类似的测试条件下都表现出相同的行为。激光雷达对灰尘或雾等空气中颗粒的敏感性可能导致感知算法失败，例如自动驾驶汽车检测到假障碍物。Leo Stanislas 等人通过提出基于深度学习方法对激光雷达数据点中的空气中颗粒进行分类的方法来解决这个问题 [10]。总而言之，我们在文献中找到了涉及物理实验数据分析以及尘埃云产生的噪声过滤算法的出版物。在我们的研究中，我们正在分析虚拟测试工具中使用的模拟模型的行为，该模型可以预测极端天气下的检测性能和输出
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
yolov8基于激光雷达点云的对象检测的新方法
摘要 - 对象检测是自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统（ADA）的重要感知任务。虽然已经对相机图像中的对象检测进行了广泛的研究，但通过光检测和范围（LIDAR）数据来解决此任务，这是由于其固有的稀疏性带来了独特的挑战。这项研究引入了一种基于激光雷达的对象检测的开创性方法，其中Lidar Point Cloud数据巧妙地转换为伪RGB图像格式，随后将最初用于基于相机的对象检测设计的Yolov8网络。在Kitti数据集中受过训练和严格评估，我们的方法表现出出色的性能，达到了令人印象深刻的平均平均精度（MAP）超过86％。该模型还在Tihan IITH iith自主导航数据集（TIAND）的某个点云上进行了测试。这个了不起的结果强调了拟议方法在利用LiDAR数据以进行健壮对象检测时的效率，从而有助于在自主驾驶和ADAS应用中提高感知能力。索引项 - Yolov8，点云，BEV，LIDAR，对象检测，ADAS
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。