本文探讨LiDAR点云数据处理，包括数据读取、可视化、地面提取、障碍物检测和目标识别。通过Python代码示例介绍基本操作，指出实际应用可能需要更复杂算法，点云处理在自动驾驶等领域有广泛应用前景。
LiDAR（激光雷达）技术在三维感知和环境建模领域中扮演着重要角色。通过激光束的发射和接收，LiDAR传感器能够获取目标物体的距离和位置信息，从而生成点云数据。在对点云数据进行处理的过程中，我们可以提取出有用的信息，如障碍物检测、地面提取、目标识别等。
本文将探讨LiDAR点云数据处理的一些常见任务，并提供相应的源代码示例。
- 点云数据读取
点云数据通常以二进制或文本格式存储，我们需要读取这些数据以进行后续处理。下面是一个使用Python的示例代码：
import numpy as np
def read_point_cloud(file_path):
# 读取二进制格式点云数据
point_cloud = np.fromfile
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