激光雷达数据中这些属性你了解吗?移动回波扫描仪光脉冲

激光雷达以前是LightDetectionAndRanging的首字母缩写词,使用专用扫描仪主动收集数据。扫描仪发出一个光脉冲,该光脉冲从地球表面或物体上反射,无论它遇到什么,并返回到传感器。返回时,设备测量脉搏,并根据该信息将一个点放置在3D空间中。来自脉冲返回的各种信息(称为属性)与点一起存储。

更通用的术语点云是指点的集合,其中每个点代表表面和/或对象的一部分。作为一个集合,此点云提供了一个可以可视化和分析的区域模型。如您所见,激光雷达只是使用特定方法采集的点云。点云也可以通过对地形数据进行采样,从3D地形矢量特征的顶点创建点,或通过摄影测量从无人机收集的图像中生成,例如使用GlobalMapperPro的像素到点工具。

激光雷达的属性

用于存储点云数据的最常见文件格式是LAS和压缩版本LAZ。这些格式存储云中每个点的3D位置,但也包含其他属性的字段,其中一些属性特定于激光雷达数据。

位置

激光雷达数据中点回波的XYZ位置将始终存在。这是一个基本属性,因为它将每个点放置在空间中。在3D空间中放置数千、数百万甚至数十亿个点后,数据的场景变得清晰。在分析点云时,无论是分类、细化、创建terrain表面还是任何其他过程,始终会考虑位置。在GlobalMapper的FeatureInfo工具和Attribute编辑器中,Z值显示为Elevation属性。高程也是GlobalMapper中激光雷达数据的默认可视化选项。

强度

点云中点的强度值是返回到传感器的脉冲强度。强度值的范围介于1和256之间,并提供有关反射光脉冲的表面的信息。值越高,意味着反射的光线越多。

返回编号

当激光雷达扫描仪发出光脉冲时,它可以多次返回传感器。这种情况发生在脉冲部分从物体反弹回扫描仪,但部分激光脉冲继续撞击另一个物体或表面的情况下。并非所有扫描仪都会记录多个回邮。可以记录的最大返回数为5,但对于某些硬件,可能会更低,值为2甚至1。

考虑如何记录多个回波,它最常发生在存在对象或结构重叠层的区域,例如植被。在有植被的地方看到多个回波是很常见的。在具有单个实体结构的区域(例如建筑物或开阔地面)中,所有点可能只是单个回波。

从左到右:强度、回波编号、分类

NumberofReturns(激光回波次数)

除了记录回波编号外,激光雷达数据还会记录给定脉冲的回波总数。返回数的此值为返回数值提供了一些上下文。结合这两个属性,可以派生出singlereturn、first-of-many、last-of-many等名称。

扫描方向

当激光雷达扫描仪飞越某个区域时,它会在支架上来回摆动,以捕获更广泛的数据区域。Scandirection是一个值,用于记录发出该返回的脉冲时扫描仪的移动方向。此值可以是1(正移动方向)或0(负移动方向)。在这个应用程序中,正数是从左到右的运动,而负数是相反的。

FlightLine边缘

使用0或1的选项(在GlobalMapper中显示为N或Y),该值仅标记位于扫描线边缘的返回值。此标志允许在点云中识别飞行路线。

分类

激光雷达数据中的数值分类值将点分类为其所表示的表面或对象类型。此属性的有意义的值不是在数据收集过程中收集的,而是在后处理中添加的。对于刚刚采集的原始激光雷达,所有点的分类值都将为零。这对应于Collected,NeverClassified。

将激光雷达数据加载到GlobalMapper中后,可以使用图层元数据中的可视化选项和统计数据来查看和探索现有分类。然后,可以使用GlobalMapperPro中的自动点云分析工具校正分类或将其应用于激光雷达数据。分类也可以通过在GlobalMapper中手动选择和编辑来应用。

扫描角度

扫描角度是一个度值,描述从飞机发射脉冲的角度。扫描角度的值四舍五入到最接近的整数,其中0表示飞机和传感器的最低点,正值表示相对于行驶方向的右侧,负值表示左侧。

点源ID

激光雷达的更多属性—计算或应用

密度

点云的密度显示为每平方米样本数。对于每个点,将针对该点周围的局部区域计算此值,并在GlobalMapper中显示为属性。数据层的平均点密度可以在可从GlobalMapper的ControlCenter访问的层元数据中找到。

按密度值着色的点云显示,在具有多个脉冲回波的区域,每平方米有更多的点。

GlobalMapper中的这些密度值是动态的。这意味着,在编辑点云和删除点时,通过过滤掉噪声或其他分类,密度值将发生变化以反映显示的点。

离地高度

在GlobalMapper中动态计算,离地高度是点云中表示的近似地表的相对高程值。当选择HeightAboveGround(离地高度)选项来可视化点云时,将完成此离地高度计算。如果在选择此选项时对地面进行了分类,则地面点将用作地表的参考,如果不存在分类的地面点,则使用最低的局部高程点作为地面参考。

路径剖面图视图中显示的激光雷达横截面按地面以上高度着色。

颜色(RGB)

颜色值(通常存储为RGB(红、绿、蓝)值的真彩色)在采集激光雷达数据后应用。在某些情况下,颜色将应用于与激光雷达扫描同时采集的影像中的点。如果激光雷达数据集不存在颜色值,则可以使用GlobalMapperPro中的应用颜色选项添加这些值。此工具从加载的图像中对颜色值进行采样,并将其应用于点云中的每个返回。

如果您曾经使用过GlobalMapper的PixelstoPoints工具生成点云,您将看到RGB值默认显示。这是因为从该工具生成的点云是通过摄影测量获取的,因此源数据包含来自无人机采集的图像的颜色值。请记住,摄影测量得出的点云不是真正的激光雷达数据。它们都有优点和缺点,但请记住,并非本文中讨论的所有属性都适用于摄影测量派生的点云。

THE END
1.针对稀疏激光雷达扫描点云的快速稳健法线估计激光雷达(LiDAR)技术已被证明是许多机器人系统的重要组成部分,从LiDAR数据估计表面法线通常用于这些系统中的各种任务。由于当前的大多数机械LiDAR传感器生成稀疏数据,从单次扫描点云中稳健地估计法线存在困难。本文解决了从稀疏LiDAR数据中估计法线的问题,避免了在高曲率区域平滑法线的典型问题,机械LiDAR通过旋转一组刚性安装https://zhuanlan.zhihu.com/p/710050575
2.激光雷达点云处理详解:从预处理到3D目标检测随着激光雷达的上车数量的不断攀升,如何用好激光雷达成为了重中之重,而用好激光雷达的关键点之一就在于处理好点云数据。 激光点云指的是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集,每一个点云都包含了三维坐标(XYZ)和激光反射强度(Intensity),其中强度信息会与目标物表面材质与粗糙度、激光入射角度、激光波长以及https://blog.csdn.net/xhtchina/article/details/129215458
3.千里眼”&“火眼金睛”?多激光雷达外参自动标定立大功!多激光外参标定是个啥? 多激光雷达外参标定的核心在于调整雷达坐标系的位姿变换来实现点云匹配,一般选择顶置的激光雷达作为基准雷达,将其他雷达的点云与基准雷达的点云拟合到一起完成标定。根据标定方式的不同可以将多激光雷达外参标定分为手动标定和自动标定,其中自动标定又分为离线标定和在线标定。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1755850761&efid=8q92_gkwNGxkaDhTsD3AFQ
4.激光雷达与相机融合标定技术研究进展红外与激光工程单传感器存在采集数据信息不完整的缺点,比如激光雷达缺乏纹理色彩信息,相机缺乏深度信息。激光雷达和相机数据融合可实现传感器之间信息互补,感知空间精准的彩色三维数据,被广泛应用于自动驾驶、移动机器人等领域。针对现阶段激光雷达和相机外参标定文献多、杂、乱等问题,文中系统地梳理了校准流程和归纳了校准方法。首先介绍了https://www.opticsjournal.net/Articles/OJ3a20b649fc9e5f7a/FullText
5.激光雷达距离标定(激光雷达在线标定)3、单激光雷达离线外参标定是将激光雷达的几何和传感器参数与相机的参数矩阵进行标定,以便将激光点对应到RGB三维空间中的像素位置,从而实现深度信息的可视化。首先需要收集激光雷达与相机的标定数据,包括激光雷达点云数据和 4、我现在是给大卡车上的相机和激光雷达做联合标定,2个设备的距离有1米以上这估计是位移标定的http://ltlidar.51sole.com/companynewsdetail_260589872.htm
6.基于目标的激光雷达与相机外参标定方法汇总基于目标的激光雷达与相机外参标定方法汇总 对于自动驾驶、机器人技术、导航系统和三维场景重建等应用,通常使用激光雷达和相机传感器捕获同一场景的数据。为了准确地重建场景中的对象,有必要将激光雷达和相机输出融合在一起,激光雷达相机外参估计出刚性变换矩阵,旋转+平移、6自由度,该矩阵建立三维激光雷达平面中的点与图像https://cloud.tencent.com/developer/article/1909218
7.二维激光雷达与相机数据融合标定鉴于单线激光雷达扫描线的有限性和相机标定所需数据量大,加之外参标定任务复杂、耗时[18],根据相机与激光雷达传感器自身特点,设计1种特殊的标靶,在相机采集图像的过程中同时采集激光雷达的点云数据,快速得到单个传感器的参数;在此基础上,提出1种基于特征点的融合标定方法,通过激光雷达和相机之间的数据融合实现外参标定,https://xuebaozk.ahut.edu.cn/cn/article/doi/10.12415/j.issn.1671-7872.24039?viewType=HTML
8.论文阅读激光雷达与相机融合标定技术研究进展(综述)title: 激光雷达与相机融合标定技术研究进展 date: 2023-09-07 14:17:46 tags: 论文精读 综述 作者 王世强,孟召宗,高楠,张宗华* 单位 河北工业大学 关键词 传感器表达、激光雷达、点云处理、相机标定、数据融合 期刊/会议 红外与激光工程 关键词 2023 摘要https://www.cnblogs.com/chesstime/articles/17687694.html
9.智能驾驶之激光雷达算法详解在标定算法部分(第3章和第4章),介绍了有代表性的激光雷达与车体的外参标定算法以及激光雷达和相机间的外参标定算法,涵盖了基于标定物、无标定物、离线标定和在线标定等多种标定模式。 在感知算法部分(第5章和第6章、第8~10章),介绍了基于激光雷达进行地面检测、障碍物聚类、目标检测、多目标跟踪、路沿检测的代https://labs.epubit.com/bookDetails?id=UB88a85966888f8
10.福建船政交通职业学院汽车学院智能网联汽车实训中心——智能网联9.2投标人应在投标截止时间前按照福建省政府采购网上公开信息系统设定的操作流程将电子投标文件上传至福建省政府采购网上公开信息系统,同时将投标人的CA证书连同密封的纸质投标文件送达招标文件第一章第10条载明的地点,否则投标将被拒绝。 10、开标时间及地点:详见招标公告或更正公告(若有),若不一致,以更正公告(若有)http://www.ccgp-fujian.gov.cn/upload/document/20210929/269d538f0edc400db3823794cdf6087c.html