工业机器人传感器：激光传感器：激光雷达(LiDAR)技术与机器人导航

工业机器人传感器：激光传感器：激光雷达(LiDAR)技术与机器人导航1激光雷达技术概览1.1激光雷达的工作原理激光雷达（LightDetectionAndRanging，简称LiDAR）是一种利用激光进行测量的遥感技术。它通过发射激光脉冲并接收从物体反射回来的光，测量光往返的时间，从而计算出物体的距离。LiDAR系统通常包括激光发射器、接收器和扫描系统。激光发射器产生激光脉冲，扫描系统控制激光的发射方向，接收器则捕获反射回来的光信号。基于这些信息，LiDAR可以生成高精度的三维点云数据，用于构建环境的三维模型。1.1.1示例：LiDAR数据处理假设我们有一组从LiDAR传感器获取的距离数据，我们将使用Python来处理这些数据，生成一个简单的点云图。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

#模拟LiDAR数据

angles=np.linspace(0,2*np.pi,360,endpoint=False)

distances=np.random.uniform(1,10,size=angles.shape)

#将极坐标转换为笛卡尔坐标

x=distances*np.cos(angles)

y=distances*np.sin(angles)

z=np.zeros_like(x)#假设所有点都在同一高度

#创建3D图

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')

ax.scatter(x,y,z)

#设置图表标题和坐标轴标签

ax.set_title('LiDARPointCloud')

ax.set_xlabel('Xaxis')

ax.set_ylabel('Yaxis')

ax.set_zlabel('Zaxis')

#显示图表

plt.show()这段代码首先生成了一组模拟的LiDAR数据，包括一系列角度和对应的距离。然后，它将这些极坐标数据转换为笛卡尔坐标，最后使用matplotlib库绘制了一个3D散点图，直观地展示了点云数据。1.2激光雷达的类型与应用LiDAR系统根据其工作方式和应用领域，可以分为不同的类型：1.2.1机械式LiDAR机械式LiDAR使用物理旋转的镜子或扫描器来改变激光的发射方向。这种类型的LiDAR通常具有较高的精度和较长的探测距离，但体积较大，成本较高，且可能需要定期维护。1.2.2固态LiDAR固态LiDAR不使用任何移动部件，而是通过电子方式改变激光的发射方向。这种设计使得固态LiDAR更加紧凑、可靠且成本较低，但其探测距离和精度可能不如机械式LiDAR。1.2.3混合式LiDAR混合式LiDAR结合了机械和固态LiDAR的优点，通过部分机械旋转和部分电子扫描来实现。这种设计可以提供较好的性能和成本之间的平衡。1.2.4应用领域LiDAR技术广泛应用于多个领域，包括：自动驾驶汽车：LiDAR用于实时感知周围环境，帮助车辆进行定位、避障和路径规划。测绘与地理信息系统：LiDAR可以生成高精度的地形模型，用于地图制作和土地管理。机器人导航：工业机器人使用LiDAR来感知其工作环境，实现自主导航和避障。考古学：LiDAR可以帮助考古学家在植被覆盖的地区发现古代遗址。林业：LiDAR用于监测森林健康，测量树木高度和密度。1.2.5示例：使用LiDAR进行机器人导航在机器人导航中，LiDAR数据通常用于构建环境地图和进行障碍物检测。下面是一个使用Python和numpy库处理LiDAR数据，以检测前方障碍物的简单示例。importnumpyasnp

#模拟LiDAR数据

lidar_data=np.random.uniform(0.5,10,size=360)

#定义障碍物检测阈值

obstacle_threshold=2.0

#检测前方障碍物

front_angles=np.linspace(0,np.pi/2,90,endpoint=False)

front_distances=lidar_data[front_angles]

#判断是否有障碍物

ifnp.any(front_distances<obstacle_threshold):

print("前方有障碍物")

else:

print("前方无障碍物")在这个示例中，我们首先模拟了一组LiDAR数据，代表从机器人周围360度获取的距离信息。然后，我们定义了一个障碍物检测阈值，用于判断距离数据中是否有小于该阈值的点，表示前方有障碍物。通过这种方式，机器人可以实时检测其路径上的障碍，从而进行避障或重新规划路径。通过以上内容，我们不仅了解了LiDAR的工作原理和不同类型的LiDAR，还通过具体的代码示例，展示了如何处理LiDAR数据，以及LiDAR在机器人导航中的应用。这为工业机器人传感器的深入研究和应用提供了基础。2激光雷达在机器人导航中的作用2.1环境感知与建模激光雷达（LightDetectionAndRanging，简称LiDAR）是一种使用激光来测量距离的传感器，它在机器人导航中扮演着至关重要的角色。通过发射激光脉冲并测量反射回来的时间，LiDAR可以精确地确定机器人周围物体的距离，从而生成环境的三维点云图。2.1.1原理LiDAR传感器工作基于时间飞行（TimeofFlight，ToF）原理。当激光脉冲从传感器发射并击中物体后，它会反射回传感器。传感器测量激光脉冲从发射到接收的往返时间，结合激光的传播速度，可以计算出物体与传感器之间的距离。这一过程在多个方向上重复进行，形成一个点云，点云中的每个点代表了环境中一个物体的三维坐标。2.1.2内容在机器人导航中，LiDAR生成的点云数据被用于环境感知与建模。机器人通过LiDAR可以实时地获取周围环境的详细信息，包括障碍物的位置、形状和大小。这些信息对于机器人来说是至关重要的，因为它需要根据这些信息来规划路径，避免碰撞，以及执行其他导航任务。2.1.2.1示例：使用Python和ROS进行LiDAR数据处理#导入必要的库

importrospy

fromsensor_msgs.msgimportLaserScan

#定义一个回调函数，用于处理LiDAR数据

deflidar_callback(data):

#data是一个LaserScan类型的消息，包含LiDAR的原始数据

ranges=data.ranges#获取距离数据

angles=data.angle_min+data.angle_increment*range(len(ranges))#计算角度

#打印前10个距离数据点

foriinrange(10):

print(f"角度:{angles[i]},距离:{ranges[i]}")

#初始化ROS节点

rospy.init_node('lidar_listener',anonymous=True)

#订阅LiDAR数据

rospy.Subscriber('/scan',LaserScan,lidar_callback)

#保持节点运行

rospy.spin()在这个示例中，我们使用了ROS（RobotOperatingSystem）框架和Python语言来处理LiDAR数据。lidar_callback函数被设计为处理从/scan话题接收到的LaserScan类型消息。通过访问ranges和angles属性，我们可以获取LiDAR测量的距离和角度信息，从而构建环境的点云模型。2.2障碍物检测与避障LiDAR不仅用于环境建模，还用于障碍物检测与避障。通过分析点云数据，机器人可以识别出障碍物，并采取相应的避障策略。2.2.1原理障碍物检测通常基于点云数据的分析。机器人会设定一个安全距离，如果点云中的任何点距离机器人小于这个安全距离，那么机器人就会认为存在障碍物。避障策略可能包括停止、绕行或调整路径，以确保机器人能够安全地到达目的地。2.2.2内容在实际应用中，障碍物检测与避障需要结合机器人的运动控制和路径规划算法。例如，机器人可能使用A*算法或Dijkstra算法来规划一条从起点到终点的路径，同时考虑到LiDAR检测到的障碍物。2.2.2.1示例：使用Python进行障碍物检测#假设ranges是一个从LiDAR获取的距离数据列表

ranges=[1.5,2.0,1.8,2.2,1.6,2.1,2.3,2.4,2.5,2.6]

#定义安全距离

safe_distance=1.7

#检测障碍物

fordistanceinranges:

ifdistance<safe_distance:

print("障碍物检测到！")

#在这里可以添加避障逻辑，例如调整机器人的方向或速度

break在这个简单的示例中，我们定义了一个距离数据列表ranges，它模拟了从LiDAR获取的数据。我们设定了一个安全距离safe_distance，并遍历ranges列表，检查每个距离是否小于安全距离。如果检测到距离小于安全距离的点，我们打印出“障碍物检测到！”的信息，并可以在此基础上添加更复杂的避障逻辑。通过上述原理和示例的介绍，我们可以看到LiDAR在机器人导航中的重要作用，它不仅帮助机器人感知环境，还能够实时检测障碍物，确保机器人在复杂环境中的安全运行。3激光雷达数据处理技术3.1点云数据的采集与预处理3.1.1采集过程激光雷达（LiDAR）通过发射激光脉冲并测量反射脉冲返回的时间，来确定目标的距离。这一过程称为时间飞行（TimeofFlight,TOF）测量。激光雷达可以360度旋转，对周围环境进行扫描，生成密集的点云数据。这些点云数据包含了环境的三维信息，是机器人导航和定位的重要依据。3.1.2预处理步骤点云数据的预处理主要包括以下步骤：数据滤波：去除噪声点，如树木摇动、鸟类飞行等非地面物体的反射点。坐标转换：将激光雷达的坐标系转换到机器人或地图的坐标系中，以便于数据的融合和处理。点云分割：将点云数据分割成地面点和非地面点，以便于后续的特征提取和匹配。3.1.2.1示例代码：点云数据滤波importnumpyasnp

importopen3daso3d

#加载点云数据

pcd=o3d.io.read_point_cloud("path/to/your/pointcloud.pcd")

#统计滤波

cl,ind=pcd.remove_statistical_outlier(nb_neighbors=20,std_ratio=2.0)

inlier_cloud=pcd.select_by_index(ind)

outlier_cloud=pcd.select_by_index(ind,invert=True)

#可视化滤波结果

o3d.visualization.draw_geometries([inlier_cloud,outlier_cloud])3.2点云数据的特征提取与匹配3.2.1特征提取点云数据的特征提取是机器人导航中的关键步骤，常见的特征包括：平面特征：通过拟合平面来描述地面或墙面。边缘特征：检测点云中的边缘，如墙角、门框等。纹理特征：分析点云的纹理信息，用于识别不同的表面材质。3.2.2特征匹配特征匹配是将当前点云与已知地图或先前点云进行对比，以确定机器人位置的过程。常用的匹配算法包括：ICP算法（IterativeClosestPoint）：通过迭代最近点算法来寻找两组点云之间的最佳匹配。NDT算法（NormalDistributionsTransform）：基于高斯分布的点云匹配算法，适用于大范围的点云匹配。3.2.2.1示例代码：使用ICP算法进行点云匹配importnumpyasnp

importopen3daso3d

#加载两个点云

source=o3d.io.read_point_cloud("path/to/source.pcd")

target=o3d.io.read_point_cloud("path/to/target.pcd")

#初始变换矩阵

init_trans=np.identity(4)

init_trans[:3,3]=[0,0,0]

#ICP匹配

reg_p2p=o3d.pipelines.registration.registration_icp(

source,target,0.02,init_trans,

o3d.pipelines.registration.TransformationEstimationPointToPoint())

#输出匹配结果

print(reg_p2p.transformation)3.2.3数据样例假设我们有两个点云数据集，分别表示机器人在不同时间点的位置。每个点云数据集包含数千个点，每个点有(x,y,z)坐标信息。通过特征提取和匹配，我们可以确定机器人在两个时间点之间的相对位移。3.2.3.1点云数据样例#示例点云数据

points=np.array([

[0.1,0.2,0.3],

[0.4,0.5,0.6],

[0.7,0.8,0.9],

#更多点...

])3.2.4描述在上述代码示例中，我们使用了open3d库来处理点云数据。首先，通过read_point_cloud函数加载点云数据，然后使用统计滤波方法去除异常点。在特征匹配部分，我们使用了ICP算法来寻找两个点云之间的最佳匹配，输出的reg_p2p.transformation即为匹配后的变换矩阵，可以用于确定机器人的位置变化。通过这些步骤，激光雷达数据可以被有效地处理和利用，为工业机器人的导航和定位提供精确的信息。4机器人导航系统设计4.1基于激光雷达的定位算法4.1.1概述激光雷达（LiDAR）技术在机器人导航中扮演着关键角色，通过发射激光束并测量反射回来的光束时间，LiDAR能够精确测量周围环境的距离，生成高分辨率的3D地图。基于LiDAR的定位算法，如SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping），允许机器人在未知环境中实时构建地图并定位自身。4.1.2SLAM算法原理SLAM算法结合了传感器数据和机器人运动模型，通过迭代过程估计机器人的位置和构建环境地图。其核心步骤包括：1.数据关联：确定传感器读数与地图中特征的对应关系。2.状态估计：使用滤波器（如扩展卡尔曼滤波器或粒子滤波器）来估计机器人位置和地图特征的位置。3.地图构建：根据传感器数据和机器人位置更新地图。4.1.3示例：使用ROS和SLAM工具包实现SLAM以下是一个使用ROS（RobotOperatingSystem）和Gmapping工具包实现基于激光雷达的SLAM的示例。假设我们有一个配备有2D激光雷达的机器人，运行在ROS环境下。#启动ROS节点

roslaunchgmappingslam_gmapping.launch

#发布激光雷达数据

rostopicpub/scansensor_msgs/LaserScan"header:

seq:0

stamp:0.000000

frame_id:'laser'

angle_min:-3.14

angle_max:3.14

angle_increment:0.0087

time_increment:0.00497565

scan_time:0.0199026

range_min:0.0

range_max:100.0

ranges:[1.0,1.1,1.2,...,1.999]#激光雷达测量的距离

intensities:[0.0,0.0,0.0,...,0.0]#激光雷达测量的强度

"

#查看SLAM生成的地图

rviz在上述示例中，我们首先启动了GmappingSLAM节点，然后通过rostopicpub命令模拟激光雷达数据的发布。ranges数组代表了激光雷达测量到的各个方向的距离，这些数据被SLAM算法用于构建和更新地图。最后，我们使用rviz工具来可视化SLAM生成的地图。4.2路径规划与动态避障策略4.2.1概述路径规划是机器人导航中的另一个关键环节，它涉及到从起点到终点寻找最优路径。动态避障策略则确保机器人在移动过程中能够避开障碍物，安全到达目的地。4.2.2路径规划算法常见的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和RRT（Rapidly-exploringRandomTrees）。这些算法在考虑障碍物和成本函数的基础上，寻找从起点到终点的最短或最优路径。4.2.3动态避障策略动态避障策略通常包括局部避障和全局避障。局部避障算法如VFH（VectorFieldHistogram）和DWA（DynamicWindowApproach）能够实时处理传感器数据，调整机器人的运动方向以避开障碍物。全局避障则依赖于预先构建的地图，通过路径规划算法找到避开障碍物的路径。4.2.4示例：使用DWA算法实现动态避障以下是一个使用DWA算法在ROS环境下实现动态避障的示例。DWA算法通过评估一系列可能的运动窗口，选择最佳的运动指令，以确保机器人能够安全地避开障碍物并朝着目标前进。#导入必要的ROS库

importrospy

fromgeometry_msgs.msgimportTwist

fromnav_msgs.msgimportOdometry

fromsensor_msgs.msgimportLaserScan

#定义DWA算法类

classDWA:

def__init__(self):

#初始化ROS节点

rospy.init_node('dwa_node',anonymous=True)

#创建发布者和订阅者

self.cmd_vel_pub=rospy.Publisher('/cmd_vel',Twist,queue_size=10)

self.laser_sub=rospy.Subscriber('/scan',LaserScan,self.laser_callback)

self.odom_sub=rospy.Subscriber('/odom',Odometry,self.odom_callback)

deflaser_callback(self,data):

#处理激光雷达数据

pass

defodom_callback(self,data):

#处理机器人位置数据

pass

defrun(self):

#主循环，执行DWA算法

pass

#创建DWA对象并运行

dwa=DWA()

dwa.run()在上述示例中，我们定义了一个DWA类，它初始化了ROS节点，并创建了发布者和订阅者来处理激光雷达数据和机器人位置数据。laser_callback和odom_callback函数用于处理接收到的数据，而run函数则包含了DWA算法的主循环，用于实时计算并发布机器人运动指令。通过上述示例，我们可以看到，基于激光雷达的SLAM算法和动态避障策略在机器人导航系统设计中的应用。这些技术不仅能够帮助机器人在未知环境中定位自身，还能够确保机器人安全、高效地完成导航任务。5激光雷达与多传感器融合5.1传感器融合原理传感器融合是将来自多个传感器的数据进行综合处理，以提高信息的准确性和可靠性。在工业机器人领域，特别是导航和定位中，传感器融合技术至关重要。它通过结合不同传感器的特性，如激光雷达的高精度距离测量和视觉传感器的环境识别能力，来实现更精确的机器人定位和路径规划。5.1.1传感器数据的不确定性激光雷达：虽然提供高精度的距离测量，但在某些环境下（如强光、烟雾）可能受到干扰。视觉传感器：能够识别环境特征，但在低光照或无特征的环境中可能失效。5.1.2融合算法传感器融合通常采用卡尔曼滤波或粒子滤波等算法，这些算法能够处理传感器数据的不确定性，通过数学模型预测和更新状态，以获得更准确的机器人位置信息。5.1.2.1示例：卡尔曼滤波器融合激光雷达与视觉数据importnumpyasnp

#定义状态向量：[x,y,theta]，即位置和方向

state=np.array([0,0,0])

#定义状态转移矩阵

F=np.array([[1,0,0],

[0,1,0],

[0,0,1]])

#定义观测矩阵：激光雷达观测位置，视觉传感器观测方向

H_lidar=np.array([[1,0,0],

[0,1,0]])

H_camera=np.array([[0,0,1]])

#定义过程噪声协方差矩阵

Q=np.array([[0.1,0,0],

[0,0.1,0],

[0,0,0.1]])

#定义观测噪声协方差矩阵

R_lidar=np.array([[0.05,0],

[0,0.05]])

R_camera=np.array([[0.1]])

#定义估计误差协方差矩阵

P=np.array([[1,0,0],

[0,1,0],

[0,0,1]])

#卡尔曼增益计算

defkalman_gain(P,H,R):

returnnp.dot(np.dot(P,H.T),np.linalg.inv(np.dot(H,np.dot(P,H.T))+R))

#预测步骤

defpredict(state,F,Q):

state=np.dot(F,state)

P=np.dot(np.dot(F,P),F.T)+Q

returnstate,P

#更新步骤

defupdate(state,P,H,R,z):

K=kalman_gain(P,H,R)

state=state+np.dot(K,(z-np.dot(H,state)))

P=np.dot((np.eye(3)-np.dot(K,H)),P)

returnstate,P

#模拟数据

lidar_data=np.array([1,1])

camera_data=np.array([0.1])

#融合过程

state,P=predict(state,F,Q)

state,P=update(state,P,H_lidar,R_lidar,lidar_data)

state,P=update(state,P,H_camera,R_camera,camera_data)

print("融合后的机器人状态：",state)5.1.3代码解释上述代码示例展示了如何使用卡尔曼滤波器融合激光雷达和视觉传感器的数据。首先，定义了状态向量、状态转移矩阵、观测矩阵以及噪声协方差矩阵。然后，通过predict函数进行状态预测，通过update函数进行状态更新，最后输出融合后的机器人状态。5.2激光雷达与视觉传感器的融合应用在工业机器人中，激光雷达与视觉传感器的融合应用主要体现在环境感知和路径规划上。5.2.1环境感知激光雷达：提供机器人周围环境的精确距离信息，构建环境的点云地图。视觉传感器：识别环境中的特征点，如门、窗户或特定的标记，用于定位和识别障碍物。5.2.2路径规划融合后的数据可以用于更精确的路径规划，确保机器人能够避开障碍物，同时利用环境特征进行导航，提高导航的稳定性和准确性。5.2.2.1示例：基于融合数据的路径规划importmatplotlib.pyplotasplt

#模拟激光雷达点云数据

lidar_points=np.random.uniform(-10,10,size=(100,2))

#模拟视觉传感器识别的特征点

camera_features=np.array([[0,0],[10,10],[-10,-10]])

#融合后的环境感知数据

environment_data=np.concatenate((lidar_points,camera_features),axis=0)

#绘制环境感知数据

plt.scatter(environment_data[:,0],environment_data[:,1])

plt.title('融合后的环境感知数据')

plt.xlabel('X轴')

plt.ylabel('Y轴')

plt.show()

#基于环境数据进行路径规划

#这里使用一个简单的路径规划算法，如A*算法，但具体实现略去

#path=a_star_planning(environment_data)

#print("规划的路径：",path)5.2.3代码解释这段代码首先生成了模拟的激光雷达点云数据和视觉传感器识别的特征点数据，然后将这两部分数据融合，形成环境感知数据。通过matplotlib库绘制了这些数据，直观展示了融合后的环境感知结果。虽然具体的路径规划算法（如A*算法）的实现被略去，但融合后的数据可以作为输入，用于更精确的路径规划。通过上述原理和示例的介绍，我们可以看到激光雷达与视觉传感器的融合在工业机器人导航中的重要性。它不仅提高了机器人对环境的感知能力，还增强了路径规划的准确性，是现代工业机器人技术不可或缺的一部分。6激光雷达技术的未来趋势6.1高精度激光雷达的发展激光雷达（LightDetectionAndRanging，简称LiDAR）技术近年来在高精度传感器领域取得了显著进展。LiDAR通过发射激光脉冲并测量反射光的时间差或相位差来确定距离，从而构建出周围环境的三维图像。随着技术的不断革新，LiDAR的精度、分辨率和扫描速度都有了显著提升，这主要得益于以下几个方面：激光源的改进：采用更高功率、更稳定的激光源，如光纤激光器，可以提高LiDAR的测量精度和距离。接收器的优化：使用更灵敏的接收器，如雪崩光电二极管（APD）和单光子雪崩二极管（SPAD），可以捕捉到更微弱的反射信号，从而提高精度。信号处理算法的创新：通过先进的信号处理算法，如多回波检测和目标识别算法，可以更准确地解析反射信号，提高LiDAR的分辨率和目标识别能力。机械和光学设计的精进：更精密的机械设计和光学系统，如微机电系统（MEMS）和固态LiDAR，可以减少机械运动带来的误差，提高系统的稳定性和精度。6.1.1示例：多回波检测算法多回波检测算法是LiDAR技术中用于提高分辨率和目标识别能力的一种方法。下面是一个简化版的多回波检测算法示例，用于处理LiDAR数据，识别出多个反射回波：#多回波检测算法示例

defmulti_echo_detection(lidar_data):

"""

处理LiDAR数据，识别多个反射回波。

参数:

lidar_data(list):LiDAR接收的原始信号强度数据。

返回:

list:每个回波的距离和强度。

"""

#初始化回波列表

echoes=[]

#遍历LiDAR数据

foriinrange(len(lidar_data)):

#检测回波起点

iflidar_data[i]>0.1:#假设阈值为0.1

echo_start=i

echo_end=i

echo_strength=lidar_data[i]

#找到回波的结束点

whileecho_end<len(lidar_data)-1andlidar_data[echo_end+1]>0.1:

echo_end+=1

echo_strength+=lidar_data[echo_end]

#计算回波的平均强度

echo_strength/=(echo_end-echo_start+1)

#计算回波的距离

echo_distance=(echo_end+echo_start)/2*0.01#假设每点代表0.01米

#将回波信息添加到列表中

echoes.append({'distance':echo_distance,'strength':echo_strength})

returnechoes

#示例数据

lidar_data=[0,0,0,0.2,0.3,0.4,0.3,0.2,0,0,0,0.1,0.2,0.3,0.2,0.1,0]

#调用多回波检测算法

echoes=multi_echo_detection(lidar_data)

print(echoes)此代码示例展示了如何从LiDAR的原始信号强度数据中识别出多个反射回波，并计算每个回波的平均强度和距离。在实际应用中，多回波检测算法会更加复杂，需要考虑信号的衰减、噪声过滤和多目标分离等问题。6.2激光雷达在自动驾驶领域的应用LiDAR技术在自动驾驶领域扮演着至关重要的角色。它能够提供车辆周围环境的高精度三维信息，帮助车辆实现障碍物检测、道路识别和定位等功能。随着自动驾驶技术的不断发展，LiDAR的需求也在不断增长，尤其是在提高安全性和可靠性方面。6.2.1自动驾驶中的LiDAR数据处理在自动驾驶系统中，LiDAR数据的处理通常包括以下几个步骤：数据预处理：包括噪声过滤、数据校准和同步处理。障碍物检测：通过分析LiDAR点云数据，识别出车辆周围的障碍物。道路识别：基于LiDAR数据构建道路模型，识别出车辆行驶的车道。定位与地图构建：利用LiDAR数据与高精度地图进行匹配，实现车辆的精确定位。6.2.2示例：障碍物检测算法下面是一个基于LiDAR点云数据的障碍物检测算法示例，用于识别车辆前方的障碍物：#障碍物检测算法示例

defobstacle_detection(point_cloud):

""