激光雷达数据解析（Python-lidar-data-analysis_V1.0）

最新推荐文章于 2025-06-24 14:28:12 发布
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分类专栏： Python 文章标签：  lidar  pyserial  tkinter
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21508727/article/details/79839195
这篇博客介绍了作者在2017年使用Python3.5和Pyserial、Tkinter等模块解析激光雷达数据的过程。通过串口通信连接雷达，利用Tkinter创建界面，并计划将数据用于图形建模。然而，由于数据量大导致解析速度慢，作者未能实现该功能。博客提供了基础版V1.0的源码链接，并希望读者点赞。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

        2017年9月3号，杭州天气燥热，跑这来读研了，换专业了，一切从头开始。
        上手的第一件事，解析激光雷达数据。（这是个半残废的小代码工程，最后不了了之，当做经验，也来写个半残废的博客）
语言：
       python3.5
IED：
       pycharm
相关模块包：
       Pyserial
       Tkinter
       Time
       Numpy（V1.0版本没用上）
       Threading（V1.0版本没用上）
先上图看效果
启动后

连接激光雷达进行测试

开发需求：
略
开发流程：
1、寻找激光雷达数据手册：了解通信接口和命令格式
2、基于串口通信，选择了pyserial包，
3

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环境感知：多传感器融合_14.雷达与激光雷达技术及其应用
zhubeibei168的博客
01-14 616
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【论文复现】水下单光子激光雷达设计 Sequential Multimodal Underwater Single
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06-01 98
针对对慢速小水下目标进行远距离、高分辨率重建的需求，单光子激光雷达（LiDAR）目标重建技术的研究正在进行。本文报告了一种基于时空序列融合的顺序多模态水下单光子 LiDAR 自适应目标重建算法，该算法具有强大的信息提取和噪声过滤能力，能够从复杂的回波光子计数和空间像素关系中重建目标的深度和反射强度信息。该方法包括三个步骤：数据预处理、序列优化极值推断滤波以及图像优化协同变分策略，以实现复杂水下环境下的高质量目标重建。
Python+Open3D 解析Velodyne VLP-16激光雷达数据
DSK_981029的博客
10-18 4433
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python 有没有ros接口 查看lidar的数据
qqqweiweiqq的博客
03-16 476
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Python-pyntcloud：3D点云数据处理库的实践指南
最新发布
weixin_42263617的博客
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pyntcloud是一个用Python编写的用于处理3D点云数据的库。它提供了一套完整的工具集，从数据的读写、处理、分析到可视化，使用户能够以一种非常直观的方式进行点云数据的操作。该库是开源的，并且以易于使用和理解为设计原则。在探索点云数据的内部结构和特性时，可视化是一个不可或缺的环节。pyntcloud库提供了强大的内置可视化工具，可以让我们方便地对点云进行可视化展示。通过pyntcloud的可视化工具，我们可以直观地观察点云的形状、分布以及颜色编码等特征。
Sick激光雷达数据解析程序（MATLAB）
01-25
MATLAB程序，能直接处理SICK官方软件SOPAS导出的log数据文件，生成3D点云图
激光雷达简介与激光数据分析
qq_39779233的博客
02-17 4704
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激光雷达数据处理与典型案例分析实践技术应用
aishangyanxiu的博客
06-27 879
特点：Terrasolid是一款专业的激光雷达数据处理软件，主要用于地理信息系统（GIS）和测绘领域，提供了丰富的地理数据处理和分析工具。特点：ArcGISPro是一款专业的地理信息系统（GIS）软件，提供了丰富的地理数据处理、分析和可视化功能，包括激光雷达数据处理工具。特点：ENVI是一款专业的遥感数据处理软件，提供了丰富的遥感图像处理和分析功能，包括对激光雷达数据的处理和分析。特点：LiDAR360是一款专业的激光雷达数据处理软件，提供了丰富的点云处理、配准、分类、可视化等功能。
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08-19
本程序利用Python读取SA气象雷达数据，并绘制回波图。具有较好的效果
LiDAR-Velodyne激光雷达pcap文件解析
Rana专栏
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Chicago_20_无人驾驶城市_06_3D 参数化模型(grasshopper) /Parametric model based on Grasshopper在参数化平台grasshopper下可视化数据，用于后续辅助规划部分。Visual data under Grasshopper (GH), a parameterized platform, is used for subsequent...
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激光雷达点云数据处理基础.PDF
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一本有关绿土数字科技有限公司基于PCL点云处理的书籍，详细介绍了PCL基础功能输入、输出、kd-tree、八叉树、可视化、点云滤波深度图像、点云特征描述与提取、点云配准/分割、曲面重建等功能模块
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05-26 1969
#读取激光雷达数据,去掉前六行，然后输入到数组，再提取第一列，输出txt #思路：定义变量1（读取雷达数据），定义变量2（提取第7行及之后的数据），输出csv import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv(r'E:/test/vertical/202204/20220401001000',skiprows=6,header=None) df.to_csv(r'E:/test/vertical/1out.csv',header=Fals
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实验二 读取和理解激光雷达数据
lj164567487的博客
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1. 体验内容 （1）为rplidar添加USB权限 将激光雷达连接到电脑上，检查识别到的USB设备 ls -l /dev|grep ttyUSB 若没有出现如下图所示的“rplidar”字样，说明需要添加USB的默认识别权限，遵循接下来的教程进行操作。 sudo gedit /etc/udev/rules.d/rapliar.rules 输入密码打开文件进行编辑，添加以下内容 KERNEL=="ttyUSB*", ATTRS{idVendor}=="10c4", ATTRS{idProduct}
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