MambaMOS通过引入新颖的嵌入模块和状态空间模型，为LiDAR-based MOS任务提供了新的解决方案，通过增强时间和空间信息之间的耦合，实现了对移动物体更准确的分割。MambaMOS的成功不仅为MOS领域的研究提供了新的方向，也展示了在3D视觉任务中时间信息强化的重要性。
Fusion工具套件LIDAR Fusion工具套件为用户提供可视化、调整、合并、纠正及分析LIDAR传感器点云数据的能力，并将点云自动转换至标准VISSIM格式如Shape和OpenFlight的一个多边形合成环境数据库中。
Pix4Dmapper 4破解版是一款实现无人机自动航测功能的三维建模软件，软件集全自动、快速、专业精度为一体的无人机数据和航空影像处理于一体，帮助用户实现云计算功能，快速的生成最精准的报告，软件还拥有自动正射影像的功能，从而能够自动进行三维建模，帮助你在各行各业实现*的航拍监控与数据分析效果。
LI-Init工具包是一个高效、鲁棒、实时的激光雷达IMU初始化方法，用于快速标定三维激光雷达和IMU的时差以及外参。该工具包无需任何初值即可优化出相对准确的结果，满足大多数雷达惯性融合类算法的需求，且开源在github： lidar_imu_init。
环境感知系统由以下三部分组成： 感觉器官：这些是系统中的输入设备，负责收集周围环境的信息。它们可以包括摄像头、雷达、激光雷达（LiDAR）、超声波传感器等，根据不同的应用场景，选择合适的感觉器官至关重要。 环境数据处理单元：这一部分负责接收感觉器官收集的数据，并进行处理。
环境感知层、智能决策层以及控制和执行层组成。环境感知层的主要功能是通过车载环境感知技术等，实现对车辆自身属性和车辆外在属性静、动态信息的提取和收集。智能决策层的主要功能是接收环境感知层的信息并进行融合，并向控制和执行层输送指令。
传感器、信息处理器和自主控制模块。环境感知系统系统基于单一传感器、多传感器信息融合或车载自组织网络获取周围环境和车辆的实时信息，经信息处理单元根据一定算法识别处理后，通过信息传输单元实现车辆内部或车与车之间的信息共享。
1、激光雷达（LiDAR）在智能交通领域扮演着关键角色，特别是在自动驾驶技术中。它通过生成的点云数据，为车辆提供三维环境感知，帮助检测障碍物、测量距离等功能。接下来，我们深入了解什么是点云数据，其采集方式，以及其特点和应用。
2、KITTI数据集包含多种传感器，包括2个灰度相机，2个彩色相机，1个Velodyne 64线3D激光雷达，4个光学镜头，以及1个GPS导航系统。传感器布置在配置平面图中，双目立体图像由相同类型的摄像头以54cm间距生成，而两个立体灰度相机则以6cm间距与彩色相机配对安装。坐标系和传感器布局如图所示。
3、MambaMOS通过引入新颖的嵌入模块和状态空间模型，为LiDAR-based MOS任务提供了新的解决方案，通过增强时间和空间信息之间的耦合，实现了对移动物体更准确的分割。MambaMOS的成功不仅为MOS领域的研究提供了新的方向，也展示了在3D视觉任务中时间信息强化的重要性。
4、在LHMap-loc管线中，首先通过离线监督训练生成LiDAR点云热度图（LHMap），从而在原始LiDAR点云上保留关键特征并压缩地图大小。然后，利用基于光流估计和空间注意力加权的端到端网络进行6自由度（DoF）姿态预测，实现预先构建地图中的实时单目视觉定位。
5、点云语义分割技术不仅限于LiDAR数据，例如RangeNet++采用球面投影，结合2D卷积进行高效处理，同时兼顾语义分割和重建任务。而SalsaNext则进一步扩展到360°数据，通过RV图输入，提供了全面的视场覆盖。
1、激光雷达的结构及组成：由发射系统、接收系统 、信息处理等部分组成。激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。LiDAR（Light Detection and Ranging），是激光探测及测距系统的简称，另外也称Laser Radar 或LADAR（Laser Detection and Ranging）。
2、激光雷达由发射系统、接收系统、信息处理三部分组成。激光雷达的工作原理是利用可见和近红外光波（多为950nm波段附近的红外光）发射、反射和接收来探测物体。根据结构，激光雷达分为机械式激光雷达、固态激光雷达和混合固态激光雷达。
3、激光器：激光器是激光雷达的核心部件，通常采用半导体激光器或固体激光器，能够发射高功率、高频率的激光束。光学系统：光学系统包括发射光学系统和接收光学系统。发射光学系统负责将激光束聚焦成一束细小的光束，以便将激光束精确地照射到目标物体上。
4、多线旋转式激光雷达主要由激光发射器、光学接收器、伺服电动机、光学旋转编码器、倾斜镜等构成。
5、LiDAR的结构包括电子元件如数字信号处理器、激光驱动和光学镜头，以及光学组件。
1、激光雷达数据要进行传输：激光雷达采集到的数据实时保存在系统内部，可随时随地监测和下载；每天将采集到的数据打包发送到用户指定地方；上述采集到的数据也可通过无线的形式直接远程下载，可实现24小时监控； 数据的时间间隔可以通过软件进行修改。
2、激光雷达数据的获取过程通常需要使用专业的激光雷达设备，如扫描式激光雷达、固态激光雷达等。在采集过程中，激光雷达设备向目标物体发射激光束，通过接收回波信号来获取物体的属性信息。在数据处理方面，通常使用电脑对原始数据进行滤波、分割、配准等处理，以得到更加准确和可靠的空间信息。
3、配置管理：LRF文件包含了激光雷达的各类配置信息，如扫描速度、扫描角度、测距精度等，通过修改这些参数，用户可以根据不同的应用场景和需求调整激光雷达的工作状态。
4、Leafmap作为Leafmap的衍生项目，特别适合非Google Earth Engine用户，它在Jupyter环境中支持交互式地图和地理空间分析，利用folium、ipyleaflet和WhiteboxTools进行数据加载和分析。对于激光雷达数据，Leafmap尤其适合进行可视化和初级到高级的分析，如GIS分析和LiDAR数据处理。
5、ZephIR300激光雷达随机配套有能够分析和处理内部数据的Waltz软件，可以通过该软件绘制不同类型的曲线和形成不同的分析结果，并可以以电子版的形式输出这些结果以形成报告，如Word、Excel等多种格式。2） 可以通过远程登录方式，实现现场设备运行状态的实时监测。
6、激光雷达传感器通常采用以太网通信和CAN总线通信。 以太网通信：通过此协议，激光雷达传感器能够与计算机、PLC等设备进行数据交换。 CAN总线通信：通过CAN总线，激光雷达传感器能够与其他设备通信，实现数据传输和控制。
