Die Lidar Toolbox enthält Algorithmen, Funktionen und Anwendungen für den Entwurf, die Analyse und das Testen von Lidar-Verarbeitungssystemen. Sie dient zur Objekterkennung und -verfolgung, semantischen Segmentierung, LiDAR-Registrierung, Hinderniserkennung und zum Shape Fitting. Die Toolbox bietet Workflows und eine App zur Kreuzkalibrierung von Lidar- und Kamerasensoren.

Mit der Toolbox können Sie Daten von Velodyne^® und HokuyoTM-LiDAR-Geräten übertragen und Daten lesen, die von Sensoren wie Velodyne-, Ouster- und Hesai^®-LiDAR-Geräten aufgezeichnet wurden. Die Lidar Viewer App ermöglicht Ihnen die interaktive Visualisierung und Analyse von LiDAR-Punktwolken. Mithilfe von Algorithmen aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning wie PointPillars, SqueezeSegV2 und PointNet++ lassen sich Modelle zur Erfassung, semantischen Segmentierung und Klassifizierung trainieren. Die Lidar Labeler App unterstützt das manuelle und halbautomatische Labeling von LiDAR-Punktwolken zum Trainieren von Deep-Learning- und Machine-Learning-Modellen. 

von Velodyne- und IBEO-LiDAR-Sensoren aufgezeichnete Daten für Wahrnehmungs- und Navigationsworkflows. Die meisten Toolbox-Algorithmen unterstützen die Generierung von C/C++-Code für die Integration in vorhandenen Code, das Desktop-Prototyping und die Bereitstellung.