本文详细介绍如何使用激光雷达数据构建三维地图。通过分析雷达扫描原始数据格式VelodyneScan及转换后的PointCloud2，演示了三维地图生成流程。文章提供了具体案例，并鼓励读者利用开放数据进行实践。
根据之前介绍的autoware手册进行三维地图的生成测试
地图生成是从激光雷达扫描的数据进行构建的，我们看几个雷达数据的bag文件：
0:
/velodyne_packets 41 msgs : velodyne_msgs/VelodyneScan
VelodyneScan是雷达扫描的原始数据格式
1
types: nmea_msgs/Sentence [9f221efc5f4b3bac7ce4af102b32308b]
sensor_msgs/PointCloud2 [1158d486dd51d683ce2f1be655c3c181]
topics: /nmea_sentence 11980 msgs : nmea_msgs/Sentence
/points_raw 4788 msgs : sensor_msgs/PointCloud2
PointCloud2雷达点云数据，从原始数据转换生成的
2
/velodyne_packets 135 msgs : velodyne_msgs/VelodyneScan
/velodyne_points 134 msgs : sensor_msgs/PointCloud2
根据文档从PointCloud2就可以支持跑相关功能模块生成三维地图如下效果：
手册内容参考上面链接
大家可以尝试从很多开放数据上面测试看看。比如
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