又懂技术的吗，有偿

工程师们，打扰你们一下，我C++编程的能力还有待提高，我想问下：我直接扫描教室环境存为.bag之后在用ros pcl_ros bag_to_pcd出来的都是有序点云(就是height = 32)，我该怎样编程把pcd文件编程就是height = 1，width变成57600（1800*32），就希望能把它转成斯坦福兔子的pcd格式，好对它做进一步处理。

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RS-LiDAR-32是速腾聚创（RoboSense）最新推出并可随时量产的32线混合固态激光雷达系列产品。 RS-LiDAR-32是基于车厂需求定制研发，专为满足高速自动驾驶需求而设计的小型激光雷达，包括RS-LiDAR-32A和RS-LiDAR-32B两款产品。产品采用了中间密两边疏的激光头排列方案，更加专注于车辆行驶区域的激光雷达数据采集，最小垂直角分辨率为 0.33°，是目前全球垂直角分辨率最小的激光雷达之一。 RS-LiDAR-32最远探测距离高达200米，这赋予100km/h高速自动驾驶车辆长达7

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。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。 用激光器作为发射光源，采用光电探测技术手段的主动遥感设备。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。由发射系统、接收系统 、信息处理等

固态化、小型化、低成本化是激光雷达硬件大势所趋的方向。除了速腾聚创，虽然目前有不少激光雷达公司表示要打造固态激光雷达并推出芯片级产品，但本土速腾聚创是第一家能承诺量产和交付的公司。 从技术的开发周期与成熟度看，MEMS 雷达相对芯片级别产品，开发周期更短。从应用场景与产品落地周期看，应用场景可分为低速载人载物的有条件自动驾驶和高速载人载物的自动驾驶。前者落地速度明显比后者快，对车规、价格不太敏感。而 OPA 则

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年近岁末，又是要办年货的时候了，以前我们办年货总提着大包小包的从街上到家里跑几趟，但是现在打开手机APP点击几下，吃的、用的、穿的、干的、鲜的、生的、熟的全都有了。但你是否知道，网购便利的背后是300万快递小哥日夜的辛劳。 ” 据统计，每个快递小哥平均每天送130件货, 步行20多公里，无论刮风下雪，都要使命必达。在这里，我们必须向快递小哥们再三致敬。 但是除了默默为快递小哥点赞鼓掌，我们还能做些什么，我们便利是不能

近日，黑莓进军自动驾驶汽车业务的努力取得新进展，这家曾经的智能手机制造商同百度签署协议，携手合作开发汽车软件。百度将把黑莓的QNX车辆操作系统同自己的Apollo自动驾驶汽车平台进行捆绑，该平台是一套工具，在汽车制造商设计自动驾驶汽车时予以使用。此外，双方这一合作关系还包括将黑莓的较为成熟的车载娱乐系统软件整合进Apollo。 在自动驾驶行业，激光雷达（LiDAR）与其它传感器技术（摄像头、雷达和超声波）的相互竞争增加了对传

16线激光雷达现在已经用于京东无人物流车上了，京东在多线激光雷达的选择上，并不是开始就确定大量使用我们的RS-LiDAR-16。京东X事业部经过严格上路测试和综合评估对比，最终选择速腾聚创，作为下一阶段更大批次的无人配送设备激光雷达的供应商，这无疑是对我们激光雷达最全面的肯定。 目前速腾聚创是国内唯一产业化落地激光雷达的公司，同国内众多如京东，菜鸟，百度，上汽，北汽，深圳巴士等公司合作，打造自动驾驶物流车，巴士，乘

“2017奥迪创新实验室”大赛由奥迪（中国）主办，旨在发现汽车及其相关领域内具备创新商业模式的优质项目。大赛中脱颖而出的优秀项目，有机会与奥迪品牌进行战略合作，成为奥迪潜在供应商。 今年大赛的评委还包括IDG资本、北极光创投、君联资本、峰瑞资本、戈壁创投以及线性资本等国内一线投资机构，他们与奥迪（中国）共同遴选出优质创新项目。

打造 16 线激光雷达产品的同时，速腾还进行了 32线产品的原型设计。9 月 13 日，速腾宣布推出两款 32 线激光雷达—— RL32A 和 RL32B。据速腾聚创 COO 邱纯潮介绍，速腾做 32 线的原因是为了满足部分车厂的高速自动驾驶需求，「车厂对32线产品进行了定义，另外，高线束产品发展已经有加快的趋势，不管是技术实现还是市场需求」。 速腾的 32 线产品采用中间密两边疏的激光头排列方式。与之前的 16 线解决方案相比，32 线激光雷达的最小垂直分辨率为 0.3

现在的科技是发展的越来越快，自动驾驶都开始慢慢在我们生活中了。湖北、深圳相继开始试运行自动驾驶公交车了。上周，沃尔沃集团在北京首次向大众展示了一辆自动驾驶卡车。这辆车已经实现了完全的自主导航和自动驾驶，可以用于港口、公路专用车道等半封闭区域，承担“枢纽到枢纽”的货物运输工作。 这款基于现有的沃尔沃FH卡车平台打造的自动驾驶卡车，可借助激光雷达和GPS技术来识别周围环境，在固定和移动的障碍物间自如穿行。同时

京东11.11，无人车全线升级亮相，央视财经记者特地赶到京东北京总部采访直播。 一辆辆全身“黑科技”武装的无人车缓缓而来，再加上可爱的造型，美女记者都按捺不住激动的内心，连声赞叹无人车的“黑科技”很酷，对京东X事业部表现出满满的好奇。 采访中，京东X事业部自动驾驶总经理杨廓，这位无人驾驶行业专家向记者介绍并演示了京东第三代无人配送小车，以及京东X事业部旗下无人车产品线。 杨廓表示无人配送小车从6月份开始已经在多个

激光雷达迟迟没有在汽车领域大规模应用，原因显然是几万美元的价格太贵了，可能比车还贵。很多人选择钻研深度学习和图像识别来取消激光雷达，也有人选择激光雷达的廉价化。 有公司倾向于取消机械旋转结构、根本性降低激光雷达成本的手段，方法之一就是利用MEMS微振镜（MEMS指的是微机电系统），把所有的机械部件集成到单个芯片，利用半导体工艺生产。 在开发 MEMS 固态激光雷达上，邱纯潮告诉雷锋网，速腾聚创在高速数据处理方面沿用了

无人驾驶，“视觉”解决方案目前看来主要有两个阶段：在L3（依照SAE分级）时代，在车前后各部署毫米波雷达和用于ADAS功能的摄像头，如特斯拉，偏现实应用；下一阶段（处于研发和测试）是采用激光雷达解决方案，常见的车顶元器件就是激光雷达（LiDAR），采用这种方案的有谷歌、百度、优步等公司。 什么时候实现完全的自动驾驶，这是未知数。可能快一点2030年，慢一点2040年、2050年。这是大家很有争议的一个话题。但真正的高级辅助驾驶ADAS的

1886年，曼海姆专利局批准卡尔·奔驰为其在1885年研制成功的三轮汽车申请的专利，这一天被大多数人称为现代汽车诞生日，而奔驰公司也成为了世界知名的汽车厂商。 经过近百年的发展，无人驾驶汽车成为了汽车厂商和普通人一直追求和梦想的座驾，而无人驾驶汽车不仅成为了世界各国争夺科技制高点，也是展示对外展示本国科技形象的一个重要形式。 从20世纪70年代起，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，中国从20世纪80年

三维重建方式主要有两种，一类是视觉方式，另外一类就是激光雷达。可以说这两种技术是各有优缺点，二者的应用场景也有很大的差异。 利用视觉方式进行三维重建的优点是可以获得丰富的信息量、而且价格低廉、体积小、实时性也好。但它也有非常致命的缺陷，即容易受光照影响、测量距离近（一般不会超过10米）。 视觉测量可以分为单目+结构光及双目测量方式。 另一方面，激光雷达的测量方式几乎与视觉方式形成了互补，它的优势在于测量精

固态激光雷达大多源自三维图像传感器的研究，这种传感器实际源自红外焦平面成像仪，焦平面探测器的焦平面上排列着感光元件阵列，从无限远处发射的红外线经过光学系统成像在系统焦平面的这些感光元件上，探测器将接受到光信号转换为电信号并进行积分放大、采样保持，通过输出缓冲和多路传输系统，最终送达监视系统形成图像。 大部分固态激光雷达则是主动发射激光，激光到达目标后反射回光线到达焦平面。也有某些低成本设计，干脆采

无人驾驶，即自动驾驶汽车，是基于环境感知技术对车辆周围环境进行感知，并根据感知所获得的信息自动规划行车路线并自主控制到达预定目标的交通工具。它综合使用摄像机、雷达系统等车载传感系统来检测周围环境，使用人工智能规划能够快速安全到达目的地的路线，其机械部件和执行装置允许计算机系统在必要时控制车辆加速、制动和转向。

你看一眼现在的自动驾驶原型车，就会发现一个很明显的问题：激光雷达传感器体积偏大。这就是为什么Waymo和Alphabet的自驾车单元所测试的车辆顶部都有一个巨大的黑色圆顶，而丰田和Uber的车顶有一个咖啡罐大小的激光雷达。 激光雷达获取的的数据可以进行障碍物识别、动态物体检测及定位，如果精度太差就无法达到以上目的；但是，精度太好也有问题，高精度对激光雷达的硬件提出很大的要求，计算量会非常大，成本也会非常高。所以精度应该是

或许，你在道路上从未见过一辆完全自动的无人驾驶汽车。但是，如果你曾经看到过，那么肯定注意到了有一个引人注目的旋转式传感器装饰在车顶上。正是这一传感器帮助无人驾驶汽车了解四周的环境状况，也正是这一传感器导致无人驾驶汽车的价格对于普通消费者而言过于高昂。目前而言，激光雷达（Lidar）仍处于较复杂、昂贵的阶段，但在未来的几年之内，其价格将会降低，可靠性将会提高，将出现在全球各个角落。 Lidar是一种与雷达类似的遥

MEMS 固态激光雷达等效于 200 线激光雷达的扫描效果。这款MEMS 固态激光雷达尺寸为 13*9*6cm，水平视角 120 度，垂直视角 25 度，探测距离达到 200 米。与 16 线、32 线激光雷达相比，MEMS 激光雷达需要提供低成本且可靠的系统方案。 固态激光雷达受到业内多家激光雷达公司追捧的一个重要原因是，减少激光雷达内部机械部件，从而实现低成本和稳定的产品。

从宣布量产 16 线激光雷达、公布「普罗米修斯」计划、免费开放「RS-LiDAR-Algorithms」激光雷达点云算法、展示多激光雷达耦合方案，再到推出 32 线激光雷达。进入到 2017 年，速腾聚创在产品上的节奏比过去 2 年更快了。 不过，这家公司的进展不止于此，在代表激光雷达未来趋势的产品上，速腾聚将亮出「新武器」：MEMS（微机电系统）固态激光雷达和 OPA （相控阵）固态激光雷达。 值得注意的是，这两款产品在团队内部几乎是同时进行的： MEMS 固态激

雷达技术的最新突破，结合军事和商业应用的小型化、经济型、高精度雷达需求，带来了雷达技术与应用的复兴。许多即将来临的技术增长领域，如无人驾驶汽车、无人机（UAV）和各种商用/民事应用，都取决于固态雷达和一些新的制造工艺与设计方法。这复兴是军用雷达、隐身和干扰技术升级发展淘汰传统雷达解决方案的产物。先进数字信号处理（DSP）、灵活射频收发器和尖端天线技术的广泛应用正在加速这种改变。 新型天线与制造工艺的进步提升

　　2017年10月17日第一专用车网记者获悉，日前，京东公布旗下一名新的成员----帅客电动无人驾驶物流车(以下简称为：帅客电动无人车)。这是国内电商，在物流领域首次推出的电动无人驾驶物流车产品，并且已经在国内交管部门指定的路段内完成实车路测。 　　东风汽车公司技术中心无人驾驶研发团队，携手郑州日产共同推动无人驾驶在电动汽车方面研发与应用，并为京东提供电动无人驾驶物流轻型货车解决方案。在9月30日京东通过新闻软文和视频

激光雷达（LiDAR）是无人驾驶汽车中最强大的传感器之一。它可以区分真实移动中的行人和人物海报、在三维立体的空间中建模、检测静态物体、精确测距。 它是通过发射激光束来探测目标位置、速度等特征量的雷达系统，具有测量精度高、方向性好等优点， 在军事领域以及民用的地理测绘等领域都有广泛的应用。 由于激光雷达可以形成精度高达厘米级的 3D 环境地图， 因此在 ADAS 及无人驾驶系统中具有重要作用。 在ADAS系统中，激光雷达通过透镜、

首先让我们来了解一下自动驾驶汽车是如何分级的。根据汽车驾驶的自动化程度，分为0～5级，定义如下： 0级：即为传统的有人驾驶； 1级：辅助驾驶，可自动控制行车方向和车辆加速，在偏离车道时会发出警告； 2级：驾驶员无需控制方向盘或踩油门，但要求他一直保持注意力，需要接管的时候能够快速作出反应（如采用红外相机跟踪人眼的运动，确保驾驶员没有分心）； 3级：基本实现自动驾驶，但有时仍需人为干预，最高时速限制在60公里以内；

三维重建方式主要有两种，一类是视觉方式，另外一类就是激光雷达。可以说这两种技术是各有优缺点，二者的应用场景也有很大的差异。 利用视觉方式进行三维重建的优点是可以获得丰富的信息量、而且价格低廉、体积小、实时性也好。但它也有非常致命的缺陷，即容易受光照影响、测量距离近（一般不会超过10米）。 视觉测量可以分为单目+结构光及双目测量方式。 另一方面，激光雷达的测量方式几乎与视觉方式形成了互补，它的优势在于测量精

最初出现的激光雷达是把测距作为主要的功能，其具备着高角、高分辨以及高距离的分辨率和抗干扰性强以及全时间的工作能力等优点，使其在很多的领域中都被普遍地使用。通过机载系统在结合定位，能够对地表进行高精度的实时获取。这种搭载式的系统能够穿过部分的树木遮挡，对地表进行直接性的三维信息获取。

核心观点： 第二届世界互联网大会在浙江桐乡乌镇召开，而在"互联网之光"博览会期间，百度无人汽车引起广泛关注。根据新京报消息，国家领导人饶有兴趣听取相关介绍，并提出研发程度、成本如何和何时能实现商业化等问题。 无人驾驶汽车体现人工智能，具有更大想象空间 与辅助驾驶、特定自动驾驶相比，无人驾驶汽车的最突出的标志是人工智能，进而可能对生产生活形成革命性的影响。例如，无人驾驶汽车用于物流行业可以大幅降低成

无人驾驶技术现如今其实非常成熟了，就以现在的技术水平看，如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局，场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行，那么不用方向盘，全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。 问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌，如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。关键就在需要各种各样的传感器合作来解决，它们最终将监测到的数据传给高精密的处理器，识别道路、标示和行

实现自动驾驶车辆系统需要很多部件，但是有一个部件比其它部件都更重要。 这个重要的部件就是激光雷达(LIDAR)传感器，这是一种通过向四周环境发射激光束并接收反射光束来感知周围3D环境的装置。谷歌（Alphabet），Uber和丰田公司现在测试的自动驾驶汽车严重依赖激光雷达来实现定位和感知环境：在详细地图上精确定位自己，识别行人和其他车辆。最好的激光雷达传感器可以看到超过100米外的几厘米的物体细节。 大多数公司在商用的自动驾驶汽车

自1961年科学家提出激光雷达的设想，历经 40余年，激光雷达技术从最简单的激光测距技术开始，逐步发展了激光跟踪、激光测速、激光扫描成像、激光多普勒成像等技术，进而研发出不同用途的激光雷达，如精密跟踪激光雷达、侦测激光雷达、侦毒激光雷达、靶场测量激光雷达、火控激光雷达、导弹制导激光雷达、气象激光雷达、水下激光雷达、导航激光雷达等。激光雷达已成为一类具有多种功能的系统。目前，激光雷达在低空飞行直升机障碍物规

在公路勘察设计阶段，丰富、准确的设计地面线信息（横断面、纵断面等）的获取，是公路勘测的一项极为重要的工作，其主要是用于路基的设计以及土石方数量的计算。目前主流的方法是利用全站仪或实时差分定位技术(rael-time kinematic, RTK)先放样出中桩，然后再利用RTK测出每个横断面的高程。然而，这种方式采用单点接触测量，导致其作业速度较慢，同时由于勘测区域内天气、交通以及地形困难程度等自然条件的限制，容易造成测绘成果精度不高，

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目前市面上可见的车载激光雷达，基本都是机械式，其典型特征即为拥有机械部件，会旋转，比如Velodyne著名的大花盆HDL 64。当然也有混合固态激光雷达，即外面不转了，但里面仍有激光发射器进行旋转的种类。 而机械式的设计直接构成了当下激光雷达的几项不足： 1、光路调试、装配复杂，生产周期漫长，成本居高不下。 2、机械旋转部件在行车环境下的可靠性不高，难以符合车规的严苛要求。

实现自动驾驶车辆系统需要很多部件，但是有一个部件比其它部件都更重要。 这个重要的部件就是激光雷达(LIDAR)传感器，这是一种通过向四周环境发射激光束并接收反射光束来感知周围3D环境的装置。谷歌（Alphabet），Uber和丰田公司现在测试的自动驾驶汽车严重依赖激光雷达来实现定位和感知环境：在详细地图上精确定位自己，识别行人和其他车辆。最好的激光雷达传感器可以看到超过100米外的几厘米的物体细节。 大多数公司在商用的自动驾驶汽车

物联网高速发展带动了相关产业，很多技术从大热到低潮如今借着这股势头再一次起飞，传感器就是这类行业中最具代表性的。提到传感器大部分人想到的一定是MEMS技术，这个开发了无数功能的传感器核心技术。但是，今天的主角不是MEMS技术，而是同样让传感器渗透到各个领域的关键技术——激光雷达技术。 激光雷达可能很多人还不太熟悉，但是以下列举的这些领域你一定熟悉：3D打印、无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、虚拟与现实，这些都是近来热

对于LiDAR（激光雷达）来说，一种类型的激光并不能适用于所有情况：系统设计者需了解实际应用环境及性能需求后，才能对光源进行选择。 据麦姆斯咨询报道，对激光探测和测距（LiDAR）系统、服务于自动驾驶汽车产业的零部件制造商来说，合并及收购活动极其疯狂，同时其他行业也加入LiDAR狂热大军。 丰田最新自动驾驶平台增加LiDAR LiDAR系统使用脉冲激光照射目标区域，并测量反射信号返回接收器所需的时间。LiDAR系统一般包括：激光源或其它发射

在自动驾驶所需的激光雷达领域，量产难、价格高早已是行业通病，因此，不少行业人士对激光雷达“老大哥”Velodyne的评价是“我不需要它做算法，把硬件做好就行了。”但是现在国内一家激光雷达创业团队速腾聚创对行业提出了更高的要求，其不仅要量产了16线激光雷达，还开放了自身的激光雷达点云算法。 10月12日下午，速腾聚创官方微信发布消息称，宣布启动“普罗米修斯”计划，致力于向合作伙伴提供一系列软硬件一体化的自动驾驶激光雷达

实现自动驾驶车辆系统需要很多部件，但是有一个部件比其它部件都更重要。 这个重要的部件就是激光雷达(LIDAR)传感器，这是一种通过向四周环境发射激光束并接收反射光束来感知周围3D环境的装置。谷歌（Alphabet），Uber和丰田公司现在测试的自动驾驶汽车严重依赖激光雷达来实现定位和感知环境：在详细地图上精确定位自己，识别行人和其他车辆。最好的激光雷达传感器可以看到超过100米外的几厘米的物体细节。 大多数公司在商用的自动驾驶汽车

实时高速，点云密集 RS-LiDAR-16拥有16个激光头可以对环境进行持续的、高速扫描，出点数高达320,000点/秒 百米之外，清晰如故 RoboSense完全自主研发的RS-LiDAR-16测量距离超过150米,能让自动驾驶车辆清晰“看到”百米外环境。 顶级精度，只差毫厘 RS-LiDAR-16采用了领先的数字信号处理技术及测距算法，达到目前世界顶级的测量精度2cm以内。

对于LiDAR（激光雷达）来说，一种类型的激光并不能适用于所有情况：系统设计者需了解实际应用环境及性能需求后，才能对光源进行选择。 据麦姆斯咨询报道，对激光探测和测距（LiDAR）系统、服务于自动驾驶汽车产业的零部件制造商来说，合并及收购活动极其疯狂，同时其他行业也加入LiDAR狂热大军。 LiDAR系统使用脉冲激光照射目标区域，并测量反射信号返回接收器所需的时间。LiDAR系统一般包括：激光源或其它发射器、灵敏的光电探测器或其它接

固态激光雷达短期内无法撼动传统的360度主轴旋转扫描式激光雷达的地位，传统的360度主轴旋转扫描式激光雷达抗干扰性很强，因为它的接收窗口时间非常短，所以经常可见4个甚至6个VLP-16并排使用。而固态激光雷达之间容易受到干扰，近距离使用多个固态激光雷达不大可能。固态激光雷达使用的都是高增益或极高增益的光电二极管，而传统扫描激光雷达使用的是零增益的光电二极管，信噪比自然要高于固态激光雷达。再有就是固态激光雷达的角分辨

A.激光雷达http://www.robosense.cn/成本将大降逾九成无人驾驶走出重要一步。据媒体报道，日前通用汽车宣布收购激光雷达公司Strobe。通用认为Strobe解决了激光雷达的成本问题，Strobe将整个传感器整合到了单个芯片上，可以将单个激光雷达的成本降低99％。未来，Strobe的激光雷达也将用于通用收购的另一家自动驾驶公司Cruise。今年9月份通用旗下Cruise发布了全球首款量产无人驾驶汽车。业内人士表示，3D激光雷达是无人驾驶的核心技术之一，被视为现阶段实

激光雷达相比传统雷达，以精确的时间分辨率、精准的空间分辨率、超远的探测距离等特点成为了先进的主动遥感工具，它的高精度测量功 能使其可以达到精确测距、测速、跟踪、探测等，在民用、军用领域开始普遍使用，具有广阔的发展前景。 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。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目 标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可