雷达扫描障碍物：激光雷达点云构建无人驾驶高精地图

概述：
随着无人驾驶技术的不断发展，高精度地图对于实现自动驾驶的安全性和准确性至关重要。在无人驾驶系统中，雷达扫描障碍物是一项重要的功能，它通过激光雷达点云构建高精度地图，帮助无人驾驶车辆识别和规避障碍物。本文将介绍基于激光雷达点云的无人驾驶高精地图构建方法，并分享相关的源代码。

激光雷达原理：
激光雷达是一种主动传感器，通过发射激光束并测量其返回时间来获取环境中物体的距离和位置信息。在无人驾驶中，激光雷达通常安装在车辆的顶部或前部，以360度扫描周围环境。每个扫描周期，激光雷达会返回大量的点云数据，表示检测到的所有物体的位置。

点云处理：
激光雷达返回的点云数据需要进行处理，以提取有用的信息并构建地图。以下是点云处理的主要步骤：

1. 数据获取：通过激光雷达传感器获取点云数据。通常，点云数据是以二维或三维坐标表示的。

2. 数据滤波：点云数据通常包含一些噪音和无效数据点，需要进行滤波处理。常用的滤波算法包括统计滤波、半径滤波和体素滤波等。

3. 特征提取：对点云数据进行特征提取，以便进一步分析和识别障碍物。常见的特征包括表面法线、曲率和颜色等。

4. 障碍物识别：基于特征提取的结果，使用机器学习算法或规则模型来识别和分类障碍物。常见的障碍物包括车辆、行人和建筑物等。

地图构建：
通过处理点云数据，我们可以构建无人驾驶高精地图。地图的构建过程主要包括以下几个步骤：

1. 坐标转换：将点云数据从激光雷达坐标系转换到全局坐标系，以便与其他传感器数据进行融合。

2. 点云融合：将多个