智能驾驶之激光雷达算法详解电子书

内容提要

前 言

第1章 初识激光雷达

1.1 激光雷达的基本原理

1.2 激光雷达的发展历程

1.3 车载激光雷达的分类

1.4 车载激光雷达的特点

1.5 车载激光雷达的应用功能

1.6 车载激光雷达的商用现状

1.7 本章小结

本章参考文献

第2章 空间变换数学基础

2.1 坐标系的欧氏变换基础

2.2 李群和李代数基础

2.3 本章小结

本章参考文献

第3章 激光雷达-车体的外参标定

3.1 引言

3.2 基于道路、标定物特征的LiDAR动态外参标定

3.3 基于手眼模型的LiDAR外参标定

3.4 基于累积点云特征优化的LiDAR外参标定

3.5 本章小结

本章参考文献

第4章 LiDAR-Camera的外参标定

4.1 引言

4.2 基于标定物的L-C静态标定——ILCC算法

4.3 无标定物的L-C静态标定——PESC算法

4.4 无标定物的L-C动态在线标定——AOCCL算法

4.5 本章小结

本章参考文献

第5章 基于3D激光点云的地面分割

5.1 引言

5.2 级联地面分割算法

5.3 基于高程地图的地面点云分割

5.4 基于马尔可夫随机场的地面点云分割

5.5 本章小结

本章参考文献

第6章 基于3D激光点云的聚类分割

6.1 引言

6.2 基于激光点间角度关系的聚类

6.3 基于扫描线分割的SLR聚类算法

6.4 结合深度图和DBSCAN算法的3D点云聚类

6.5 基于多视角的点云聚类分割——MVC算法

6.6 本章小结

本章参考文献

第7章 深度学习基础

7.1 人工神经网络基础

7.2 卷积神经网络基础

7.3 ViT基础

7.4 本章小结

本章参考文献

第8章 基于3D激光点云的目标检测

8.1 引言

8.2 MLP架构的PointNet网络

8.3 PointNet网络改进之PointNet++网络

8.4 二阶段检测器——PointRCNN网络

8.5 基于体素的VoxelNet网络

8.6 实时性突破——PointPillars网络

8.7 基于深度图的RangeDet网络

8.8 多视角特征融合的MVF网络

8.9 本章小结

本章参考文献

第9章 基于3D激光点云的路沿检测

9.1 引言

9.2 基于人工规则的SAT-LRBD算法

9.3 基于深度学习网络的U-AFCD算法

9.4 本章小结

本章参考文献

第10章 基于3D激光点云的多目标跟踪

10.1 引言

10.2 AB3DMOT算法

10.3 SimTrack算法

10.4 本章小结

本章参考文献

第11章 激光里程计

11.1 引言

11.2 基于特征点进行匹配注册的LOAM算法

11.3 基于点云的正态分布特征进行匹配注册的NDT算法

11.4 本章小结

本章参考文献

第12章 激光雷达+IMU组合定位

12.1 引言

12.2 IMU-AHFLO算法

12.3 LIO-SAM算法

12.4 本章小结

本章参考文献

第13章 多传感器融合SLAM

13.1 引言

13.2 视觉、激光雷达、IMU融合的R2LIVE算法

13.3 融合点云地图的TMFL算法

13.4 本章小结

本章参考文献

第14章 展望未来

14.1 车载激光雷达的未来

14.2 激光感知算法的研究热点和趋势

14.3 激光定位算法的研究热点和趋势

14.4 本章小结

本章参考文献