资料下载|智能驾驶之激光雷达关键算法详解

一、背景

智能驾驶，作为辅助驾驶和自动驾驶的统称，借助先进的传感器、控制器等设备，融合人工智能算法，实现辅助驾驶甚至无人驾驶。随着智能驾驶热潮兴起，整车厂、零部件供应商、互联网科技公司等各方积极投身智能驾驶技术研究，推动其商业化落地。

目前，智能驾驶感知技术主要分为以相机和激光雷达为主导的多传感器融合方案。相机感知方案成本低，但在精度、稳定性、场景适应性及非标准静态物体识别上存在局限。激光雷达凭借成像原理优势，能精准提供环境和目标深度信息，对外界光照变化不敏感，被业界认为更具实现高级别智能驾驶的潜力。不过，硬件成本曾是其商业落地的阻碍。

好在如今激光雷达硬件成本快速下降，车企加速应用。2021 年仅有少数车型旗舰款搭载高线束激光雷达，到 2023 年已有几十余款车型宣布搭载。这使得汽车行业对激光雷达算法工程师需求大增。然而，国内激光雷达算法研究起步晚，从业人员少，且市面上缺乏系统介绍车载激光雷达应用的资料，导致工程人员转入该领域研究和工作上手困难。基于此，整理了这份资料。

二、内容特色

本资料系统性介绍车载激光雷达关键算法，共 14 章，涵盖激光雷达和智能驾驶基础知识，以及激光雷达在智能驾驶中的标定、感知和定位方法，覆盖当前车载激光雷达主要应用场景。

• 基础知识：介绍激光雷达硬件原理、发展历程、特点、功能及商业化应用现状，还有坐标系欧氏变换基础、李群李代数基础和深度学习基础。
• 标定算法：涵盖激光雷达与车体、激光雷达和相机间的外参标定算法，包括基于标定物、无标定物、离线标定和在线标定等模式。
• 感知算法：介绍基于激光雷达的地面检测、障碍物聚类、目标检测、多目标跟踪、路沿检测等代表性算法。
• 定位算法：介绍有影响力的激光里程计、激光雷达 + IMU 组合定位算法以及多传感器融合定位与建图算法，并展望车载激光雷达未来发展。

资料在介绍算法时，从问题定义、研究背景和主流研究方向出发，帮助读者快速了解研究现状，精选代表性算法详细剖析，以图文并茂方式阐述，含 200 余幅图，400 余个公式，助读者加深对算法的理解。

三、适用人群

1. 高等院校车辆工程、机器人工程、交通工程专业和自动驾驶专业的师生。
2. 智能驾驶或机器人领域的技术爱好者。
3. 激光雷达标定、感知、定位算法工程师。

格式|epub的文档可用wpsoffice打开，也可以用稻壳阅读器。

本资料以上介绍由人工智障AI自动编写，描述可能与实际资料有偏差，精彩能容请自行下载学习。