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；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。自二十世纪六七十年代起，随着激光技术和探测器件的发展，激光雷达技术应运而生。

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。

激光雷达分类

激光雷达按工作方式可分为脉冲激光雷达和连续波激光雷达，根据探测技术的不同，可以分为：直接探测型激光雷达和相干探测型激光雷达，按应用范围可分为：靶场测量激光雷达火控激光雷达跟踪识别激光雷达（制导、预警、水下目标探测），激光雷达引导（航天器交汇对接、障碍物回避）、大气测量激光雷达（云层高度、大气能见度、风速、大气中物质的成分和含量）。低空探测性能好，相较于微波雷达的低空探测盲区，激光雷达对只有被照射的目标才会产生反射，不存在地物回波的影响。激光雷达的主要应用于跟踪，成像制导，三维视觉系统，测风，大气环境监测，主动遥感等方向。

激光雷达

在激光雷达的转速及点频一定的情况下，测距越远，点密度越稀，精度随之降低；要想保证测试距离远，点频设置也相应调整较低，点密度就越小，精度随之降低。对于车规级的激光雷达，其测量距离通常要达到150m以上。

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