ViCANdo新版本发布（PART1） | 点云库（PCL）集成

激光雷达

        随着智能驾驶技术的发展，激光雷达迅速的进入工程师的视野，不管是机械式、MEMS还是纯固态激光雷达，本质上都是以一定的速度扫描照射区域，在此过程中激光雷达不断的发出激光并接收反射信息。激光雷达的反射点信息包含了距离、时间和水平角度（Azimuth）等信息，同时结合激光发射器的固定垂直角度，即可以计算出反射点的坐标信息，每一次扫描中所有反射点的集合即为点云（Point Cloud）。而伴随着激光雷达的高精度带来的数据量爆发，点云数据的实时处理就成为工程师要面对的一大挑战。

 

        当前阶段工程师处理点云的校准、分类和分割等任务。利用PCL（点云库）我们可以实现抽取点云特征、处理目标分类、目标分割及可视化等需求。同时在处理点云数据的同时也需要同步的考虑其他信号的接入，如视频、毫米波、各类总线信号等。

 

        因此能否有合适的工具既可以同步的采集所需的各种数据，又能够方便的支撑工程师去进行开发，就是智能驾驶开发工程师需要直接面对的一个问题。

点云数据实时处理

        ViCANdo Suite是针对智能驾驶功能的开发和测试平台，能够同步的采集所需的各类数据，包括但不限于如下列表中的数据源，同时工具集成PCL（点云库），工程师可以直接使用PCL来进行相关的开发。

ViCANdo Suite直接支持的数据源：

 

 

•  示例应用：LIDAR点云数据处理

    ♦  地面点云（平面）分割，系统采用两个16线激光雷达

    ♦  目的：LIDAR探测到的点云中有相当数量是地面信号，不利于障碍物识别，且增加计算负担

    ♦  方法：RANSAC（随机采样一致性）

 

                                                                         pcl::SACSegmentation

 

•  示例应用：障碍物聚类

    ♦  方法：Euclidean聚类（只考虑空间距离或考虑intensity等额外条件）

 

 

                                                                                    只考虑距离

                                                                         pcl::EuclideanClusterExtraction

 

                                                                                      考虑距离和强度intensity

                                                                         pcl::ConditionalEuclideanClustering

 

•  示例应用：ViCANdo的点云/视频显示处理界面

 

 

 

ViCANdo Suite 产品介绍

        ViCANdo Suite是针对智能驾驶功能的开发和测试平台软件套装。

 

 

        软件包含如下组件：

 

 

•  ViCANdo：

        ViCANdo是一款跨平台的，针对AD/ADAS开发的数据记录和分析工具，支持运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统，支持X86、ARM等平台。

 

•  ViCANlog：

        设计用于车端路试采集的软件，可以运行在任何基于linux的硬件设备上，无人值守采集数据。除了一般计算机外，也支持Nvidia TX-2、Xavier，Nexcom等设备。

 

•  ViCANdroid：

        安卓端的APP，可以采集CAN总线和视频、音频、GPS等数据，内建FTP服务，可以自动的上传数据到服务器。便于方便的对数据进行处理分析。

 

•  ViCANsim：

        通过与OpenCV和Matlab/Simulink™等的集成，方便用户部署自己的算法在ViCANsim上，于此同时也具有与Matlab/Simulink™的接口。

 

•  ViCANbedded：

        ViCANbedded的目标是应用与嵌入式环境，与ViCANdo 相同。它旨在轻松地将源代码从 PC 平台移植到到嵌入式环境。目前，它可支持 QTEmbedded 4.X及更高版本、QNX、Velocity、VxWorks等。