激光雷达感知与定位 从理论到实现

填补国内激光雷达感知和定位算法技术书的空白，从自动驾驶的角度，深入探讨激光雷达的原理、基于激光雷达的感知和定位算法细节及其在汽车工业中的应用。我们希望通过这本书，为对自动驾驶技术充满好奇、渴望深入探索激光雷达感知与定位技术的广大读者提供一本深入的学习指南。

介绍的技术和产品新颖。书中介绍了相关领域的国内外新的技术方法，以及新硬件和软件产品的发展情况。

对激光雷达感知和定位算法常用的方法进行纵向分类描述并横向对比，便于读者了解相关技术的发展情况和差异之处，并可以借鉴和启发。

在写作风格上，本书注重通俗性和专业性地高度结合，由浅入深、图文并茂，便于读者理解晦涩的专业知识。同时，本书配套了代码仓库便于读者实践操作，加深对知识的理解与应用。

激光雷达作为自动驾驶汽车的核心传感器之一，在自动驾驶领域发挥着至关重要的作用。本书深度挖掘激光雷达关键技术，介绍激光雷达的原理、应用以及发展趋势。

本书共9章，包括激光雷达与自动驾驶的发展、激光雷达的基本工作原理、点云编程基础、标定、SLAM、深度学习在激光雷达中的应用等内容。本书通过深入的理论解说和实际操作示例，帮助读者轻松开发基于激光雷达的感知与定位模块。此外，本书还展望了激光雷达的发展趋势及其在汽车工业中的应用前景，为自动驾驶领域的研究和发展提供了参考依据。

本书可作为希望进入自动驾驶汽车行业的汽车类、自动化类专业的学生的技术入门图书，也可作为汽车工程师、对自动驾驶技术感兴趣的读者的参考书。

申泽邦
梅赛德斯奔驰研发中心高 级工程师，谷歌开 发者专 家（机器学习方向），CSDN博客专 家，兰州大学自动驾驶团队创办人，著有《无人驾驶原理与实践》一书。

周庆国
兰州大学信息科学与工程学院教授,博士生导师。兰州大学开源软件与实时系统教育 部工程研究中心主任，兰州大学分布式与嵌入式系统实验室主任。
2005年毕业于兰州大学，物理学博士，IET Fellow，教育 部新世纪人才基金获得者。2011年8月任International Journal of Computational Science and Engineering (IJCSE)杂志副主编，2013年4月International Journal of Embedded System(IJES)主编。
目前主要从事安 全关键系统、嵌入式系统、智能驾驶、虚拟化技术的研究，目已经在国内外学术期刊上发表一百五十四篇，其中SCI 五十三篇，EI六十三篇，获得六项发明专利授权。2007年在PowerPC架构上实时系统的研究,获得了IBM Real-Time Innovation Award.2009年获得甘肃省教学成果二等奖，获“2012年Google中国大学合作项目年度突出贡献老师”荣誉称号，获2013年度Google Research Award，2018年荣获甘肃省科技进步奖二等奖。2017年研制了甘肃省第 一辆无人驾驶试验车，2019年1月出版《无人驾驶原理与实践》，自出版以来，在京东的好评率达到99%，并入选“AI工程师必看的10本书”。

第 1章 激光雷达与自动驾驶概述 1

1.1 激光雷达与自动驾驶的概念 1

1.1.1 什么是激光雷达 1

1.1.2 什么是自动驾驶系统 3

1.2 激光雷达与自动驾驶的发展 4

1.2.1 早期的激光雷达 4

1.2.2 激光雷达与DARPA自动驾驶挑战赛 6

1.3 激光雷达在自动驾驶系统和高精度地图生产过程中的应用 7

1.3.1 自动驾驶系统的基本架构 7

1.3.2 激光雷达在自动驾驶系统中的应用 12

1.3.3 激光雷达在高精度地图生产过程中的应用 13

1.4 激光雷达开发环境配置 14

参考文献 15

第 2章 激光雷达的基础知识 16

2.1 激光雷达的基本工作原理 16

2.1.1 激光雷达的基本结构 16

2.1.2 激光雷达的数据 18

2.1.3 激光雷达的回波模式 21

2.1.4 激光雷达与人眼安全 22

2.2 车载激光雷达的分类 23

2.2.1 根据扫描方式分类 24

2.2.2 根据激光波长分类 26

2.3 激光雷达的关键性能指标和性能评估方法 27

2.3.1 激光雷达的关键性能指标 28

2.3.2 激光雷达的性能评估方法 30

参考文献 34

第3章 PCL和ROS编程基础 35

3.1 PCL编程基础 35

3.1.1 PCL的基本概念和数据结构 35

3.1.2 PCD文件 36

3.1.3 构建第 一个PCL程序 37

3.2 ROS编程基础 46

3.2.1 ROS简介 46

3.2.2 ROS中的基本概念 47

3.2.3 ROS命令行的常用指令 51

3.2.4 ROS项目的文件系统结构 52

3.2.5 Catkin构建工具 53

3.3 第 一个PCL和ROS节点： 基于体素网格滤波的降采样 55

3.3.1 点云滤波 55

3.3.2 ROS C++编程实践 56

3.3.3 构建并运行项目 65

参考文献 69

第4章 点云平面分割、聚类和配准 70

4.1 点云平面分割：RANSAC算法原理和Ｃ++实践 70

4.1.1 点云分割概述 70

4.1.2 RANSAC算法介绍 71

4.1.3 基于RANSAC平面拟合的地面点滤除ROS实战 76

4.2 欧几里得点云聚类算法和C++实践 84

4.2.1 k-d树：一种用于最近邻搜索的数据结构 84

4.2.2 欧几里得聚类方法 89

4.2.3 点云欧几里得聚类PCL与ROS实践 92

4.3 基于正态分布变换的点云配准 97

4.3.1 点云配准 97

4.3.2 NDT算法 100

4.3.3 使用NDT算法配准两个点云 103

参考文献 108

第5章 激光雷达标定原理与实践 109

5.1 坐标系变换基础与编程实践 109

5.1.1 建图、定位和感知中的坐标系 109

5.1.2 三维刚体变换的表征形式 110

5.1.3 齐次变换矩阵 113

5.1.4 Eigen编程基础 115

5.1.5 ROS TF2编程基础 116

5.1.6 坐标系变换编程实践 120

5.2 多激光雷达自动标定方法与ROS实践 126

5.2.1 多激光雷达标定和点云配准 127

5.2.2 用于多激光雷达自动标定的样例数据包 128

5.2.3 多激光雷达标定代码实例 129

5.2.4 使用测试数据实践6颗激光雷达的标定 135

5.3 激光雷达-相机联合标定ROS实践 138

5.3.1 相机参数标定 138

5.3.2 相机-激光雷达联合标定算法介绍 142

5.3.3 相机-激光雷达联合标定工具构建和使用 151

参考文献 154

第6章 激光雷达SLAM 155

6.1 激光雷达SLAM简介 155

6.1.1 SLAM简介 155

6.1.2 自动驾驶中的激光雷达SLAM 156

6.2 LeGO-LOAM算法详解和ROS实践 158

6.2.1 LeGO-LOAM算法简介 158

6.2.2 LeGO-LOAM算法流程 159

6.2.3 使用LeGO-LOAM算法构建点云地图 165

6.3 基于Scan Context的激光雷达闭环检测方法实践 168

6.3.1 Scan Context闭环检测方法介绍 169

6.3.2 Scan Context闭环检测C++实例 173

6.4 基于NDT算法的自动驾驶定位和ROS实践 180

6.4.1 地图数据准备 180

6.4.2 对激光雷达实时点云的降采样 181

6.4.3 使用NDT实现高精度定位 183

6.4.4 构建和运行NDT激光雷达定位 189

参考文献 191

第7章 基于深度学习的激光雷达三维目标检测 192

7.1 点云三维目标检测概述 192

7.1.1 三维目标检测的背景和定义 192

7.1.2 点云三维目标检测的常用数据集和性能指标 195

7.1.3 点云三维目标检测方法的分类 197

7.2 基于VoxelNet的点云三维目标检测 199

7.2.1 VoxelNet的结构 199

7.2.2 VoxelNet的损失函数 203

7.3 基于PointPillars的三维目标检测和实战 204

7.3.1 PointPillars的特点 204

7.3.2 PointPillars结构 205

7.3.3 训练一个PointPillars 208

参考文献 212

第8章 基于深度学习的激光雷达点云语义分割方法 214

8.1 自动驾驶中的点云语义分割 214

8.1.1 点云分割：传统方法vs基于深度学习的方法 215

8.1.2 基于深度学习的点云语义分割方法的分类 215

8.1.3 点云语义分割的常用公开数据集 217

8.1.4 点云语义分割的性能评价指标 219

8.2 基于全卷积神经网络的点云三维语义分割 220

8.2.1 全卷积神经网络介绍 220

8.2.2 基于全卷积神经网络的激光雷达三维分割 222

8.2.3 使用ROS和TensorRT实践CNN Seg推理 223

8.3 PolarNet点云语义分割和PyTorch实战 226

8.3.1 PolarNet神经网络简介 226

8.3.2 在SemanticKITTI数据集上训练一个PolarNet 228

参考文献 233

第9章 激光雷达的发展趋势及其在汽车工业中的应用前景 235

9.1 激光雷达带来的辅助驾驶能力变革 235

9.1.1 激光雷达在城市和高速领航辅助驾驶中的应用 237

9.1.2 激光雷达在记忆泊车中的应用 239

9.2 激光雷达在4级自动驾驶中的应用 240

9.2.1 激光雷达在自动驾驶出租车上的应用 240

9.2.2 激光雷达在自动驾驶卡车上的应用 242

9.3 激光雷达在低速机器人中的应用 243

9.4 激光雷达未来可能的发展方向 244