【源码】基于Python的激光雷达点云降噪网络项目

项目简介

本项目实现了一个基于Python的轻量级激光雷达点云降噪网络（Lidar Denoise Network）。借助深度学习方法，可在恶劣天气条件下对激光雷达点云数据进行噪点过滤，进而提升自动驾驶和移动机器人的环境感知能力。项目提出宽度多级残差模块（WMLR）架构，结合宽激活、多级残差连接和shuffle attention机制，实现高效的点云预处理，同时引入增强型激光雷达数据表示以提高系统性能。

项目的主要特性和功能

1. 轻量级网络架构，用于过滤激光雷达点云中的噪点。
2. 宽度多级残差模块（WMLR），融合宽激活、多级残差连接和shuffle attention机制，实现高效点云预处理。
3. 增强型激光雷达数据表示，结合点云空间分布、标准强度和距离输入，提升性能。
4. 提供模型训练与测试功能，在受控室内环境和自然天气环境下进行训练和测试，有 $LAPRNet_2$ 和 $LAPRNet_3$ 两种模型。
5. 性能评估，通过WADS和Chamber数据集的实验表明，提出的模型性能优于现有的深度学习和传统滤波方法。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境和PyTorch框架。
2. 数据准备：下载并准备WADS和Chamber数据集。
3. 模型训练：运行train.py脚本进行模型训练。
4. 数据可视化：运行visualize.py脚本进行激光雷达扫描数据的可视化。
5. 性能评估：运行test.py脚本对模型进行评估。

实际使用时，可能需根据项目具体需求和环境配置进行适当调整。

下载地址

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