lidar toolbox™ 提供多种算法、函数和 app，可用于设计、分析和测试激光雷达处理系统。您可以执行目标检测和跟踪、语义分割、形状拟合、激光雷达配准和障碍物检测。该工具箱提供激光雷达相机交叉标定的工作流和 app。
该工具箱支持您流式传输来自 velodyne® 激光雷达的数据，并读取 velodyne 和 ibeo 激光雷达传感器记录的数据。激光雷达查看器支持激光雷达点云的交互式可视化和分析。您可以使用机器学习和深度学习算法（例如 pointpillars、squeezesegv2 和 pointnet ）来训练检测、语义分割和分类模型。激光雷达标注器支持手动和半自动标注激光雷达点云，用于训练深度学习和机器学习模型。
lidar toolbox 为感知和导航工作流提供激光雷达处理参考示例。大多数工具箱算法都支持 c/c 代码生成，以便集成到现有代码、开发桌面原型和进行部署。
激光雷达配准和同步定位与地图构建 (slam)
通过提取和匹配快速点特征直方图 (fpfh) 描述符或使用分割匹配来配准激光雷达点云。将地面和航空激光雷达数据中的激光雷达点云序列拼接到一起，从而实现三维 slam 算法。