目前，大多数智能车辆都装备有快速三维（3D）LiDAR扫描仪，例如由Velodyne制造的扫描仪。激光能够直接提供物体的几何信息，具有范围广、成像距离远和不受光线影响的优点，因此成为近几年的研究热点。然而其无法提供物体的纹理信息，过于稀疏无法提取特征点，往往需要与相机进行配合来达到应用功能。
激光相机数据融合的首要任务在于如何将激光获取的点（X，Y， Z）投影于图像上获取其颜色值（R，G，B），从而形成彩色点云（X，Y，Z，R，G，B）。其次才能用于解决一些例如物体检测、物体追踪、和场景寓意识别等内容。本博客将从最基本的问题出发解决一些研究内容。
激光相机数据融合最常用的数据库为KITTI（http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/setup.php），百分之九十以上的激光或者无人车的算法测试都会引用它。其无人车携带了两个摄像头、一个64线激光和GPS/imu。数据集提供了大量图片、激光数据和车辆位置信息供算法测试。
接下的的内容也将介绍我们自己搭载的机器人和仿真软件。
编程主要通过MATLAB、ROS、PCL、OPENCV来实现，操作系统为ubuntu14.14.