掌握从原始点云处理、障碍物感知、激光建图到三维定位等LiDAR核心感知能力，可独立构建基于激光的环境感知与导航系统。

学习目标：

理解LiDAR数据结构与处理流程，掌握点云清洗、滤波与降采样等基础操作。

核心知识点：

• 点云格式：PCL .pcd、ROS .bag 格式

• 点云结构与坐标系（雷达、相机、世界）

• 滤波与降噪：

• Voxel Grid（体素降采样）

• Statistical Outlier Removal（统计滤波）

• PassThrough Filter（范围裁剪）

工具平台：

• PCL（C++/Python绑定）

• Open3D（简洁Python接口）

• ROS点云消息处理（sensor_msgs/PointCloud2）

实战任务：

• 加载 Velodyne 点云数据并完成体素降采样

• 实现异常点剔除 + 范围约束裁剪

• 可视化降采样效果对处理效率与精度的影响

推荐资源：

• 《Mastering PCL》开源电子书

• Open3D官方教程：https://www.open3d.org/docs/

• ROS点云教程：http://wiki.ros.org/pcl/Tutorials

学习目标：

实现环境结构理解，如地面分割、障碍物聚类与空间语义分析。

核心知识点：

• 地面提取与障碍物分割

• RANSAC平面拟合

• Elevation Filtering（高度阈值）

• 点云聚类算法

• DBSCAN（基于密度）

• 欧式聚类（Euclidean Clustering）

• 深度学习点云分割（入门）

• RangeNet++、PointNet/PointNet++

工具平台：

• PCL Segmentation模块

• Open3D聚类与RANSAC接口

• PyTorch + OpenPCDet/RangeNet++框架（进阶）

实战任务：

• 地面平面提取 → 障碍点聚类 → 3D bounding box

• 激光雷达实现目标计数/车道检测等几何任务

• 用RangeNet++实现KITTI点云的语义分割（进阶）

学习目标：

掌握不同帧点云之间的匹配与对齐方法，实现三维地图累积与实时更新。

核心知识点：

• 点云配准算法

• ICP（迭代最近点）

• GICP（加入协方差权重）

• NDT（分布对齐，适用于复杂场景）

• 多帧拼接：帧间变换估计与累计

• 地图表示方式

• Occupancy Grid Map（占据栅格）

• OctoMap（八叉树）

• Elevation Map（用于地形建模）

工具平台：

• PCL registration 模块

• OctoMap ROS插件 / Elevation Mapping (ANYmal)

• Open3D ICP 接口

实战任务：

• 使用ICP对两帧点云进行精配准并可视化

• 运行OctoMap生成建筑/室外环境三维地图

• 利用多帧融合构建精细的地形高度图

注：此处强调激光建图定位的应用，弱化室内SLAM复杂图优化环节，可更关注定位 + 实时可用性

学习目标：

部署LiDAR定位模块（不依赖全视觉），构建可适用于室外场景的自定位系统。

核心内容：

• 激光里程计与建图：

• LOAM（经典高精度激光里程计）

• LeGO-LOAM（轻量+地面优化）

• Cartographer（Google 2D/3D激光建图方案）

• 配准 + 回环检测 + 位姿图维护（可选）

• 多传感器同步（与IMU/GNSS配合）

工具平台：

• LOAM / LeGO-LOAM ROS版本

• Google Cartographer with ROS

• KITTI / nuScenes 数据集测试

实战任务：

• 在ROS中部署LeGO-LOAM并记录雷达轨迹

• 比较ICP + LOAM + NDT在定位精度与计算效率上的表现

• 与RTK GPS结合实现自动驾驶/农机场景下的导航定位系统

学习目标：

整合RGB与LiDAR数据，实现更加稳健的感知与地图语义建构。

核心内容：

• 点云与图像的配准（外参标定）

• 点云颜色融合（点着色）

• 图像引导的语义建图（如SemanticFusion、PanopticFusion）

• LiDAR + 相机 + IMU 多传感器SLAM

推荐工具：

• Open3D多模态接口

• ROS tf2 + calib_cam_to_lidar

• SemanticKITTI数据集

实战任务：

• 车载激光雷达点云与图像同步 → 彩色点云渲染

• LiDAR检测 + 相机语义标签 → 语义地图构建

• GNSS/IMU + NDT 实现高鲁棒外部环境定位