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基于激光雷达的障碍物检测：从原理到实战

📚 共计 30 章节

激光雷达基础

工作原理（TOF/三角法）、机械式/固态式区别、点云数据格式解析。

原理传感器

Ubuntu + ROS2环境配置、安装Livox/velodyne驱动、点云可视化工具（rviz2）。

点云预处理

直通滤波（PassThrough）、体素滤波（VoxelGrid）、统计滤波（StatisticalOutlierRemoval）。

滤波降采样

基于RANSAC的平面拟合、基于射线坡度的地面分割算法（PatchWork）。

RANSACPatchWork

障碍物聚类

欧几里得聚类（EuclideanClusterExtraction）、DBSCAN算法原理与实现。

障碍物跟踪

卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理、匈牙利匹配算法、ID分配策略。

跟踪卡尔曼

3D包围盒拟合

基于PCA的主方向提取、最小体积包围盒计算、障碍物朝向估计。

多传感器融合

激光雷达与相机联合标定、时间戳同步、空间对齐。

深度学习检测

PointPillars网络结构解析、CenterPoint模型部署、ONNX推理。

PointPillarsONNX

工程化部署

C++重写核心算法、ROS2节点封装、性能优化（多线程/GPU加速）。

点云数据采集

使用rosbag录制数据、点云数据格式转换（PCD/PLY/BIN）、数据标注工具介绍。

坐标系变换

TF树原理、激光雷达与车体坐标系标定、欧拉角与四元数。

ICP算法原理、NDT算法、点云地图构建。

动态障碍物预测

基于运动模型的轨迹预测（CTRV/CTRA）、交互式多模型（IMM）。

基于规则的危险区域判定、TTC（碰撞时间）计算、紧急制动触发逻辑。

路径规划与避障

A*算法原理、DWA局部规划器、与障碍物检测模块的接口设计。

高精地图融合

HD Map解析、车道线匹配、障碍物与地图元素的关联。

传感器故障诊断

点云异常检测（丢帧/遮挡/噪声）、传感器健康状态监控。

场景数据集

KITTI数据集解析、nuScenes数据集使用、Waymo Open Dataset介绍。

检测精度指标（AP/AR）、处理延迟测量、内存占用分析。

自定义消息类型、生命周期节点、参数服务器在感知模块中的应用。

RangeNet++原理、SqueezeSeg系列、基于距离图像的分割方法。

分割RangeNet++

目标检测后处理

NMS（非极大值抑制）、置信度过滤、类别平衡策略。

多目标跟踪进阶

ByteTrack算法、BoT-SORT、基于图优化的轨迹管理。

ByteTrackBoT-SORT

不同线束激光雷达对比（16线/32线/64线/128线）、成本与性能权衡。

实时性优化

CUDA加速点云处理、TensorRT推理优化、零拷贝传输。

隧道场景处理、雨雾天气点云增强、夜间模式切换。

鲁棒性增强

路侧激光雷达数据接入、车路协同感知、边缘计算部署。

ISO 26262在感知模块的应用、冗余设计、故障降级策略。

功能安全ISO 26262

搭建完整障碍物检测系统（数据采集->预处理->检测->跟踪->可视化）。

实战全流程