启辰激光雷达的编程可以通过以下步骤进行：
选择编程语言
C++：适用于对性能要求较高的实时应用程序。C++提供了丰富的库和工具，便于数据处理、算法实现以及与硬件的交互。同时，C++具有良好的跨平台性，适用于不同的操作系统和硬件平台。
Python：适合快速原型设计和开发，具有丰富的第三方库支持。Python在科学计算和数据处理领域应用广泛，适合激光雷达数据的处理和分析。可以使用科学计算库（如Numpy和Scipy）和数据可视化库（如Matplotlib和Seaborn）来进行数据处理、分析和可视化。
Matlab：提供了许多方便的函数和工具，可以快速实现各种算法和模型，适合激光雷达数据的处理和分析。
选择开发环境
ROS（机器人操作系统）：ROS是一个用于构建机器人软件的开源框架，提供了丰富的工具和库来简化机器人应用程序的开发过程。使用ROS可以方便地处理激光雷达数据，并进行目标检测和跟踪。
安装和配置开发环境
确保已经正确安装并配置了ROS和激光雷达的驱动程序。这通常包括安装ROS的各个工作区和激光雷达的SDK。
编写代码
使用ROS和PCL（点云库）：ROS提供了点云处理库（PCL），可以用于处理激光雷达数据。以下是一个简单的Python示例代码，展示如何使用ROS和PCL订阅激光雷达数据并进行处理：
```python
!/usr/bin/env python
import rospy
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
from sensor_msgs.point_cloud2 import pointcloud2_to_numpy
import sensor_msgs.point_cloud2 as pc2
import numpy as np
def laser_callback（msg）:
将激光雷达数据转换为numpy数组
pc = pointcloud2_to_numpy（msg, field_names=（"x", "y", "z", "intensity"））
处理点云数据
例如，提取x坐标
x_coords = pc[:, 0]
将处理后的数据保存到文件
np.savetxt（"laser_data.txt", x_coords, delimiter=" "）
def laser_雷达_node（）:
rospy.init_node（'laser_雷达_node', anonymous=True）
rospy.Subscriber（"input_topic", PointCloud2, laser_callback）
rospy.spin（）
if __name__ == '__main__':
try:
laser_雷达_node（）
except rospy.ROSInterruptException:
pass
```
测试和调试
编写好代码后，需要在ROS环境中运行并测试激光雷达数据的处理程序，确保其正确性和性能。
通过以上步骤，你可以使用C++、Python或Matlab对启辰激光雷达进行编程，并根据具体需求选择合适的编程语言和开发环境。