Machine learning-based methods on SPAD-based LiDAR Data Processing

基于 SPAD 的 LiDAR 数据处理的机器学习方法

基本信息

项目摘要

The main objective of this proposal is a self-adapted LiDAR (LightDetection and Ranging) system that provides comprehensive realtimeenvironment evaluation and robust measurements underchanging environments using Machine Learning methods. Theproposed system includes the LiDAR sensor front-end for dataacquisition and the Machine Learning-based light-weight dataprocessing approach for condition monitoring and distance inference.The complete system must also be implementable in an embeddedsystem without imposing additional resources and time for datatransmission.
该提案的主要目标是一个自适应LiDAR(光探测和测距)系统,该系统使用机器学习方法提供全面的实时环境评估和不断变化的环境下的鲁棒测量。该系统包括用于数据采集的LiDAR传感器前端和用于状态监测和距离推断的基于机器学习的轻量级数据处理方法。完整的系统还必须在嵌入式系统中实现,而不会增加额外的资源和数据传输时间。

项目成果

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