Point Cloud Toolbox 提供用于设计、分析和测试激光雷达处理系统的算法、函数和 App，包括目标检测和跟踪、语义分割、形状拟合、激光雷达配准和障碍物检测。

Point Cloud Toolbox 支持来自激光雷达传感器、RGB-D 相机、立体相机和毫米波雷达的点云数据。它还可以处理通过视觉 SLAM、摄影测量和运动恢复结构工作流生成的数据。

可以。您可以从 PCD、PLY、LAS、LAZ 和 PCAP 等标准文件格式导入点云数据，或直接从常见的激光雷达传感器（包括 Ouster、Velodyne、SICK 和 Hokuyo 激光雷达）流式传输数据，以进行实时处理和分析。

点云分析器支持对点云进行交互式可视化、分析和测量，内置地面去除、去噪、中值滤波、裁剪和下采样等预处理算法，并支持自定义预处理算法。

激光雷达相机标定器估计三维激光雷达传感器与相机之间的刚性变换，从而实现两个传感器之间的数据融合。

可以。Point Cloud Toolbox 提供用于点云配准的算法，包括 ICP、NDT 和基于 FPFH 的特征匹配。它还支持使用点云数据进行地图构建和定位的三维 SLAM 工作流。

多传感器标注工具使您能够为训练和评估感知系统标注点云和视频。您可以使用来自多个传感器的数据为目标检测、语义分割和车道检测任务创建真实值标签。该 App 包含内置自动化算法并支持自定义自动化工作流，以加速标注过程。

您可以使用 PointPillars、SqueezeSegV2、PointNet++ 和 PointSeg 等深度学习算法，在激光雷达点云上训练检测、语义分割和分类模型。

大多数工具箱算法支持 C/C++ 代码生成，用于与现有代码的集成、桌面端原型构建和部署，一些算法还支持 CUDA 代码生成。