A Vendor-Agnostic LiDAR Data Conversion System with Multi-Signal Detection and Multi-Format Output
作者: Param Patel, Jay Dave, Pratyush Chakraborty
分类: cs.RO, eess.SP
发布日期: 2026-06-22
备注: Manuscript under review at Expert Systems with Applications (Elsevier)
💡 一句话要点
提出一种供应商无关的LiDAR数据转换系统以解决多格式兼容问题
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: LiDAR数据处理 多格式转换 传感器识别 自动驾驶 机器人导航 数据解析 行业标准格式
📋 核心要点
- 现有的LiDAR数据处理工具无法兼容不同厂商的PCAP文件，导致用户需维护多个独立的数据处理管道。
- 本文提出了一种自动识别传感器来源的转换系统，利用加权多信号方法处理PCAP文件，简化数据转换流程。
- 实验表明，Ouster和Velodyne的点云处理速度显著高于Hesai和Livox，且在普通硬件上运行良好，提升了处理效率。
📝 摘要（中文）
LiDAR（光探测与测距）传感器通过测量激光脉冲的飞行时间捕获周围环境的密集3D点云，广泛应用于自动驾驶、机器人和大规模测绘。现有的PCAP文件由于不同制造商的内部数据包结构、UDP端口约定和编码方案差异，缺乏统一的读取工具。本文提出的系统能够自动识别传感器来源，利用加权多信号方法评分六个独立文件特征，支持Ouster、Velodyne、Hesai和Livox等多个厂商的SDK，最终输出为五种行业标准格式。实验结果显示，Ouster和Velodyne的性能优于Hesai和Livox，且在消费者级别的硬件上无需额外配置。
🔬 方法详解
问题定义：现有的LiDAR数据处理工具无法兼容不同厂商的PCAP文件，导致用户需维护多个独立的数据处理管道，增加了开发和维护成本。
核心思路：本文提出的系统通过自动识别传感器来源，利用加权多信号方法评分六个独立文件特征，从而实现对不同厂商数据的统一处理，简化了数据转换流程。
技术框架：系统整体架构包括输入原始PCAP文件、自动识别传感器、调用相应的SDK进行数据解析、最后输出为五种行业标准格式。主要模块包括传感器识别模块、数据解析模块和格式转换模块。
关键创新：最重要的技术创新在于采用加权多信号方法进行传感器识别，能够有效处理不同厂商的PCAP文件，避免了传统方法中对每个厂商单独维护SDK的复杂性。
关键设计：系统设计中，Ouster和Velodyne使用C++ SDK进行高效解析，而Hesai和Livox则通过Python的dpkt解析，尽管后者在持续负载下引入了额外开销，但整体设计确保了系统的灵活性和可扩展性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，Ouster的点云处理速度达到每秒2.08百万点，Velodyne为1.47百万点，而Hesai和Livox则分别为110K和150K，后者由于Python解析引入的开销在持续负载下表现不佳。整体性能差距在8-10倍之间，验证了系统的高效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和大规模地理信息系统（GIS）等。通过提供统一的LiDAR数据处理解决方案，能够显著降低开发成本，提高数据处理效率，推动相关技术的普及与应用。未来，该系统有望扩展到更多传感器类型，进一步提升其适用性。
📄 摘要（原文）
LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors capture the surrounding environment as dense 3D point clouds by measuring the time-of-flight of emitted laser pulses, making them foundational across autonomous vehicles, robotics, and large-scale mapping. PCAP (Packet Capture) files from these sensors are the starting point of most 3D perception pipelines, yet internal packet structures, UDP (User Datagram Protocol) port conventions and encoding schemes differ enough across manufacturers that no single tool reads them all. Ouster, Velodyne, Hesai, and Livox each require their own SDK (Software Development Kit), their own environment setup, and their own conversion workflow. Supporting all four means maintaining four disconnected pipelines with no shared infrastructure. The pipeline described here takes a raw PCAP as input and handles vendor identification automatically, scoring six independent file characteristics through a weighted multi-signal approach to determine the source sensor. C++ SDKs handle Ouster and Velodyne, while Hesai and Livox rely on Python-based dpkt parsing where no open source SDK exists. From there, a single command writes output to any of five industry-standard formats. We tested on real outdoor captures. Ouster peaks at 2.08M points per second, Velodyne at 1.47M, both running through native C++ packet decoding. Hesai and Livox land at 110K and 150K respectively, where Python-layer parsing introduces overhead that compounds under sustained load. The 8-10x gap held consistently across runs. Tested on a consumer-grade i3 with 8GB RAM, no vendor configuration required