点云 中国激光


optics letters、

optics express、

optics and laser technology、

optics and laser in engineering、

optics communication、

journal of modern optics

1光学学报2中国激光(属于超一流中文光学杂志),与COL一起是中国激光杂志社旗下的三大王牌杂志,也是国内光学杂志的皇帝,每篇文章有3位审稿人审稿,文章严谨程度非常高,其中COL已经被SCI收录(SCI最新影响因子0.8左右),光学学报与中国激光是中文SCI期刊的候选期刊。 
3光谱与光谱学分析【SCI(次等)】:由于自引率太高,已经多次被JCR警告,但俗话说瘦死的骆驼比马大,任然属于光学顶尖级杂志。 4光电子.激光(2009年之前分EI核心和EI 非核心,光电子激光是最早的EI核心期刊之一,每篇文章均被EI compendex收录),在光电子学方面报到的论文最多,属于一流杂志的代表,也是唯一一本由大学主办的学术期刊(前10名中),相当的不容易。 5光学精密工程(同光电子.激光实力相当,排名也可定为第四),由于期刊报道的内容没有光电子激光报道的内容专业性和新颖性强,暂定于第5吧。 6强激光与粒子束(工程科学院举办),影响因子0.9左右,发展迅速,现加入到了中国光学期刊网,推广了知名度,属于一流杂志,此杂志与中国激光杂志的研究内容很像,是中国激光杂志的小弟,如果投稿中国激光或者光学学报被退,这个杂志则是您稿件去的最佳方向。 7光子学报(在09年以前属于EI非核心),在西安光机所得率领下不断发展,10年后一直被EI核心检索,近几年凭着自己的地位和努力,经常举办或者参加会议文章的出版,在陕西地方区域具有相当的影响力,属于二流杂志的领导。 
8发光学报:在中科院长春光机所领导下,终于从10年开始被EI收录,并从双月刊转为月刊,发展迅速,在11年被评为百种杰出学术期刊,不过后门开的较大。 
9光电工程:老牌子光电期刊,这几年走了点下坡路,但任然是光电期刊类的中流砥柱。希望在后几年能重振雄风! 
10红外与激光工程(从10开始被EI收录,且从双月刊转为月刊,影响因子0.7左右)发展速度与历程和发光学报相似,现在稿源丰富,每期刊登45篇论文左右,是个不可多得的光学期刊之一。 
以上排行仅供参考,如有不妥,请虫友们多多包涵 

中国激光杂志社出版发行的《中国激光》、《光学学报》、《激光与光电子学进展》和Chinese Optics Letters(COL)四本期刊


激光与光电子进展

### 构建激光雷达点云地图的方法 激光雷达(LIDAR, Light Detection and Ranging)是一种通过发射激光并接收反射信号来测量距离的技术,能够实现空间三维坐标的同步、快速和精确获取[^2]。利用激光雷达成像技术生成点云地图的过程通常涉及以下几个方面: #### 数据采集阶段 激光雷达设备会扫描周围环境,并记录下每次激光脉冲返回的时间以及强度信息。这些数据构成了原始的点云数据集。例如,在自动驾驶领域中,中国的速腾聚创推出了“普罗米修斯”计划,该计划的核心之一就是基于激光雷达点云的数据处理算法,用于增强物体识别、分类和跟踪的能力[^1]。 #### 预处理阶段 为了使点云更加清晰可用,需要对其进行预处理操作,主要包括去噪和平滑化处理。这一步骤可以减少由于外界干扰或者硬件局限带来的误差影响。常见的降噪方法有统计滤波器(Statistical Outlier Removal),它能有效剔除孤立噪声点;而体素网格(Voxel Grid)则通过对空间划分单元格来进行简化与平滑。 #### 地图构建阶段 经过预处理后的高质量点云可以通过多种算法进一步转化为结构化的地图形式。一种常用的方式是采用ICP (Iterative Closest Point)迭代最近点法进行配准,即将不同视角下的局部点云拼接成全局一致的地图表示。此外还有LOAM(Lidar Odometry and Mapping)框架,这是一种专为移动机器人设计的同时定位与建图(SLAM)解决方案,特别适合于动态环境中连续更新位置估计及创建详尽地形模型的需求。 #### 应用实例分析 以阿里巴巴达摩院为例,他们开发出了针对低线束激光雷达模拟高线束效果的感知算法,这项技术创新不仅降低了成本还提升了性能表现,使得即使是在资源受限条件下也能获得接近高端配置的效果。同样地,AEye公司推出的iDAR平台也是致力于优化数据收集效率并通过智能化手段改善目标检测精度范围等方面的工作成果展示。 以下是简单的Python代码片段演示如何加载LAS/LAZ格式文件中的点云数据: ```python import laspy def read_las_file(file_path): with laspy.open(file_path) as f: point_data = f.read() points = np.vstack((point_data.x, point_data.y, point_data.z)).transpose() return points las_points = read_las_file('example.las') print(las_points.shape) ``` 此脚本使用`laspy`库读取标准地理信息系统使用的`.las/.laz`二进制压缩格式存储的大规模三维坐标集合,并将其转换为我们熟悉的numpy数组以便后续计算可视化等工作流程开展下去。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值