激光雷达的点云特征表达

激光雷达的稀疏点云成像与稠密像素点的图像成像不同，点云都是连续的，图像是离散的；点云可以反应真实世界目标的形状、姿态信息，但是缺少纹理信息；单点激光雷达TF系列叉车运行的仓库中，会遇到工作人员或各种障碍物，如果无法有效感知叉脚与障碍物的距离，会导致碰撞等事故发生，造成设备损坏、人身伤害。图像是对真实世界的目标离散化后的表达，缺少目标的真实尺寸；图像可以直接作为cnn网络的输入，而稀疏点云则需要做一些预处理。

因此，为了完成3D目标检测任务，需要对稀疏点云做特征表达，这里介绍3种方式：1）离散化后，手动（hand-crafted）提取特征，或者利用深度学习模型提取特征；2）点对点特征（point-wise feature）提取；3）特征融合。

激光雷达技术背景

激光雷达系统组成主要分为三部分：发射系统、接收系统、处理系统。当光的信号通过光源和光学系统发射后，被物体反射并由接收的器检测到，同时，处理电路对信号传输时间进行计时。伴随科学技术及矿产行业细分领域的自动化进程，激光雷达被更广泛应用于矿料测量、矿料运输、矿车避障等方面。因为光速不变，所以通过简单公式可以计算光信号在空间的飞行时间，通过时间解算距离变化。

目前，智能交通及无人驾驶领域的雷达应用是基于时间飞行测距法（ToF）进行的。

法国Yole行业调研机构在2018年发布报告显示，激光雷达作为光学检测系统，低层支撑技术是依托于其他行业发展逐步演化而来的。激光雷达随着深入集成化，成本随之下降，让激光雷达从只应用于航天、***类行业到现在应用于生活中。

激光发射系统

激光发射系统的激励源周期性地驱动激光器，发射激光脉冲，利用激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数，通过发射光学系统将激光发射至目标物体。

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