ViCANdo新版本發布（PART1） | 點云庫（PCL）

激光雷達

? ? ? ? 隨著智能駕駛技術的發展，激光雷達迅速的進入工程師的視野，不管是機械式、MEMS還是純固態激光雷達，本質上都是以一定的速度掃描照射區域，在此過程中激光雷達不斷的發出激光并接收反射信息。激光雷達的反射點信息包含了距離、時間和水平角度（Azimuth）等信息，同時結合激光發射器的固定垂直角度，即可以計算出反射點的坐標信息，每一次掃描中所有反射點的集合即為點云（Point Cloud）。而伴隨著激光雷達的高精度帶來的數據量爆發，點云數據的實時處理就成為工程師要面對的一大挑戰。

?? ? ? ??當前階段工程師處理點云的校準、分類和分割等任務。利用PCL（點云庫）我們可以實現抽取點云特征、處理目標分類、目標分割及可視化等需求。同時在處理點云數據的同時也需要同步的考慮其他信號的接入，如視頻、毫米波、各類總線信號等。

?? ? ? ??因此能否有合適的工具既可以同步的采集所需的各種數據，又能夠方便的支撐工程師去進行開發，就是智能駕駛開發工程師需要直接面對的一個問題。

點云數據實時處理

? ? ? ??ViCANdo Suite是針對智能駕駛功能的開發和測試平臺，能夠同步的采集所需的各類數據，包括但不限于如下列表中的數據源，同時工具集成PCL（點云庫），工程師可以直接使用PCL來進行相關的開發。

ViCANdo Suite直接支持的數據源：

?

????示例應用：LIDAR點云數據處理

? ?????地面點云（平面）分割，系統采用兩個16線激光雷達

? ?????目的：LIDAR探測到的點云中有相當數量是地面信號，不利于障礙物識別，且增加計算負擔

? ?????方法：RANSAC（隨機采樣一致性）?

pcl::SACSegmentation

????示例應用：障礙物聚類

? ?????方法：Euclidean聚類（只考慮空間距離或考慮intensity等額外條件）?

?

只考慮距離

pcl::EuclideanClusterExtraction

?

考慮距離和強度

intensitypcl::ConditionalEuclideanClustering

????示例應用：ViCANdo的點云/視頻顯示處理界面

ViCANdo Suite 產品介紹

? ? ? ??ViCANdo Suite是針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件套裝。?

?軟件包含如下組件：?

????ViCANdo：

? ? ? ??ViCANdo是一款跨平臺的，針對AD/ADAS開發的數據記錄和分析工具，支持運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持X86、ARM等平臺。

????ViCANlog：

? ? ? ??設計用于車端路試采集的軟件，可以運行在任何基于linux的硬件設備上，無人值守采集數據。除了一般計算機外，也支持Nvidia TX-2、Xavier，Nexcom等設備。

????ViCANdroid：

? ? ? ??安卓端的APP，可以采集CAN總線和視頻、音頻、GPS等數據，內建FTP服務，可以自動的上傳數據到服務器。便于方便的對數據進行處理分析。

????ViCANsim：

? ? ? ??通過與OpenCV和Matlab/Simulink?等的集成，方便用戶部署自己的算法在ViCANsim上，于此同時也具有與Matlab/Simulink?的接口。

????ViCANbedded：

? ? ? ??ViCANbedded的目標是應用與嵌入式環境，與ViCANdo 相同。它旨在輕松地將源代碼從 PC 平臺移植到到嵌入式環境。目前，它可支持 QTEmbedded 4.X及更高版本、QNX、Velocity、VxWorks等。

經緯恒潤

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