项目：16线激光雷达解析模块
一、实验背景
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。AI在无人驾驶技术中有着丰富的应用，许多AI算法在无人驾驶技术中取得了较好的效果。AI在无人驾驶技术中的应用主要可分为在无人驾驶环境感知领域、决策规划领域和控制执行领域的应用。 新工科背景下，工科教育需要进行教学改革，需要将现有的工科专业课程和人工智能新技术结合，培养符合新工科要求的人才，而无人驾驶车正是实现这种结合的最好载体之一。
无人驾驶车通过自身搭载的传感器如GPS（Global Positioning System，全球定位系统）、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、摄像头（主要有单目摄像头和双目摄像头）等获得自身定位及周围环境的信息，如障碍物状况、道路状况等，然后进行相应的决策规划，并对车辆进行控制，最终实现车辆的安全自主行驶。
在各种传感器中，激光雷达具有一般传感器不能比拟的优点：精度高、能够快速响应动静状态下的环境变化。和毫米波雷达、摄像头相比，激光雷达的精度、可靠性和安全性更高。未来的无人驾驶需要面对
情况复杂的道路环境信息，激光雷达的优越性能可达到其安全性保证的要求。对无人车激光雷达点云数据处理，可为无人驾驶车提供准确的动静障碍物的信息，从而为无人驾驶进行智能决策规划提供可靠的依据。 二、实验目标
1.训练学生在Ubuntu系统下，实现lidar与pc的链接，并通信成功。包括IP及端口的设置。
菊花链逻辑
2.训练学生在Ubuntu系统下，编译lidar解析包，并成功运行节点信息。
3.系统掌握Ubuntu系统下，Pycharm、Qt、Roboware开发，并了解直接的通信原理。
汪伊涵>精密导电滑环三、实验内容
以无人驾驶车为载体，对激光雷达数据进行解析并显示：包括数据包解析，极坐标转换为直角坐标。
四、实验环境
软件环境：Ubuntu16.04系统、ros-kinetic、Roboware、Pycharm、pyqt5
床身硬件设备：小旋风第四代无人驾驶车，标配镭神16线激光雷达、大陆ARS408毫米波雷达、超声波雷
达、魔客士单目相机、联适导航R60北斗/GNSS接收机。
【知识链接】
1点云数据格式讲解
破门弹
主数据流输出协议：Main data Stream Output Protocol，简称：MSOP。I/O 类型：设备输出，电脑解析。
MSOP完成测三维场测量相关数据输出，包括信息由激光回波的反射率值，实测距离值，角度值，时间戳组成，长度为1248字节。 一个完整的MSOP Packet的数据格式结构包括帧头，子帧，帧尾。
每个数据包共1248byte：其中42byte同步帧头Header，1200byte的子帧data packet区间（共12个data block），以及6byte帧尾Tail。
数据包的基本结构如图1所示。
图1MSOP Packet数据包定义示意图
1.1帧头
帧头Header共42byte，用于识别出数据的开始位置。
在Header的42byte数据中有8byte用于数据包头的检测，剩下34byte中，21~30byte存储timestamp，其余留作预处理，为后续的更新升级使用。
Header的前8位定义为0x55,0xAA,0x05,0x0A,0x5A,0xA5,0x50,0xA0，可以选取前面4位作为包的检查序列。定义的时间戳（timestamp）用来记录系统的时间，分辨率为1us，可以参考附录第2节中的时间定义以及本章第3小节的示例中对时间的解析。
1.2子帧
子帧data packet是数据包的有效数据区域，共1200byte。它由12个data block组成，每个长度为100byte，代表一组完整的测距数据。Data block中100byte的空间包括：2byte的标志位，使用0xffee表示；2byte 的Azimuth，表示水平角度信息，每个角度信息对应着32个的channel
data，包含2组完整的16通道信息。
1.3数据包示范数据
双卡通
图2MSOP packet展示
图3data block区数据展示
2坐标映射
由于雷达封装的数据包仅为水平旋转角度和距离参量，为了呈现三维点云图的效果，将极坐标下的角度和距离信息转化为了笛卡尔坐标系下的x,y,z 坐标，如图4所示，他们的转换关系如下式所示：
=vos sin
=vos cos
=Lin
其中为实测距离，为激光的垂直角度，为激光的水平旋转角度x,y, z为极坐标投影到X,Y,Z轴上的坐标。
图4雷达极坐标和XYZ坐标映射
3点云场景
当激光雷达扫描平面墙体时，呈现出类似双曲线分布轮廓图，如图5所示，这是因为16线激光雷达在圆形环境中扫描一周的路径为若干个向上或向下的圆锥面，其形成的点云图为圆形，当扫描的环境不为圆形时，其点云图为所有锥形面与扫描环境的交线。因此，当激光雷达扫描平面墙体时，矩形面与圆锥面的交线为一系列的双曲线，如图6所示。
图5XZ平面上的轮廓线
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