地基高光谱激光雷达第55页

基于朴素贝叶斯算法的激光雷达点云分类

前言激光雷达技术是一种采集三维数据的、重建三维模型的手段，运用在各个行业，随着激光雷达技术的发展与广泛运用本文采用监督分类中的朴素贝叶斯算法进行地基于激光雷达的地物分类。

倾城一少·2023-01-08 13:20

自动驾驶汽车传感器数字孪生建模（一）

一、传感器种类和特点目前阶段自动驾驶汽车感知系统所使用的传感器主要有摄像头，激光雷达和毫米波雷达等。三种传感器特点各不相同，在实验过程中需要协同工作来完成对周围环境的分析。

上海控安·2023-01-08 05:48

啥也不是的py人·2023-01-08 00:45

首发ML-30s+，一径打响CES激光雷达大战第一枪

根据研究机构Counterpoint的测算，由于高阶ADAS和Robotaxi普及，到2030年全球激光雷达年出货量将超过1亿台，对应市场规模超过150亿美元。

HiEV·2023-01-07 16:00

基于视觉的移动平台运动目标检测

其中，传感器可以是相机、激光雷达、毫米波雷达等等，因为我的研究是基于视觉的，

火柴的初心·2023-01-07 10:14

无人驾驶-激光雷达

一、激光雷达的原理1.1工作原理LiDAR(LightDetectionandRanging)，是激光探测及测距系统的简称，另外也称LaserRadar或LADAR(LaserDetectionandRanging

Frank-Han·2023-01-07 08:36

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的深度学习模型

源代码杀手·2023-01-06 19:09

曼孚技术分享：数据标注都在自动驾驶哪些场景落地？

从摄像机到激光雷达，从卡车到乘用车，自动驾驶AI场景正在快速落地。纵观市场，自动驾驶车企已是车载斗量。据企查查数据显示，我国现存自动驾驶相关企业5682家。

·2023-01-06 19:47

激光雷达工作原理简介

激光雷达工作原理简介测距方式光源光束操纵方式接收器关键参数测距方式三角测距：特点：距离短，精度高，稳定，成本低。TOF：dTOF：全称是directTime-of-Flight。

liushuo1024·2023-01-06 16:12

不用激光雷达，照样又快又准！3D目标检测之SMOKE

有很多工作研究使用激光雷达进行3D目标检测，激光雷达成本较高、寿命较短，与之相比，相机成本低、寿命长，且易于安装。很

ronghuaiyang·2023-01-06 15:51

高光谱数据预处理之数据归一化

高光谱数据读入后进行数据归一化，以下为其他博主整理的归一化的几种方法，原文https://blog.csdn.net/qq_35166974/article/details/87981252，如有不妥请联系删帖下面我将开始介绍一系列高光谱数据预处理算法

llihz·2023-01-06 14:42

VS2013+OPENCV+GDAL处理多光谱数据

目前在研究高光谱图像处理。与普通图像不同，高光谱图像是多波段的图像，而OPENCV只能直接处理至多3维的图像，所以要依赖GDAL库来处理高光谱图像。

weixin_30407613·2023-01-06 14:11

GDAL与OpenCV2.X数据转换（适合多光谱和高光谱等多通道的遥感影像）

1.GDAL与OpenCV2.X数据转换（适合多光谱和高光谱等多通道的遥感影像）一、前言GDAL具有强大的图像读写功能，但是对常用图像处理算法的集成较少，OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力，因此有效的结合两者对图像

weixin_30607659·2023-01-06 14:11

ROS学习（17）机器人SLAM功能包——gmapping和hector_slam

前面文章中所有涉及slam的demo，全部基于gmapping+激光雷达

敲代码的雪糕·2023-01-06 13:15

密集单目 SLAM 的概率体积融合

点击进入—>3D视觉工坊学习交流群笔者简述：这篇论文主要还是在于深度估计这块，深度估计由于硬件设备的不同是有很多方法的，双目，RGBD，激光雷达，单目，其中最难大概就是单目了。

3Ｄ视觉工坊·2023-01-06 13:11

以数据驱动的自动驾驶时代，还有多远？丨曼孚科技

在经历了硬件(激光雷达)、软件(多传感器融合)等技术革新后，自动驾驶迎来了第三波浪潮。去年，除造车新势力外，国内一批主机厂吉利、上汽、广汽等，纷纷加大了自动驾驶数据标注业务投入。

曼孚科技·2023-01-06 11:29

自动驾驶感知系统路线之争：纯视觉or激光雷达

在国家政策和市场的积极引导下，自动驾驶技术逐渐在矿山、港口等特定场景实现规模化商业运营。与有人驾驶汽车方式类似，自动驾驶核心系统由三部分构成：感知系统、决策系统与执行系统。其中感知系统类似于驾驶员的“眼睛”与“耳朵”，通过各种传感器对驾驶过程中的路况信息进行捕获，以解决自动驾驶最为关键的“行车安全”问题，因此感知系统也是自动驾驶的重要基础与先决条件。目前，自动驾驶感知技术大致存在两种路径：一种是以

曼孚科技·2023-01-06 11:59

一文了解PnP算法，python opencv中的cv2.solvePnP()的使用，以及使用cv2.sovlePnP()方法标定相机和2D激光雷达

1pnp算法概念和原理介绍1.1pnp算法的概念下面几种说法都是对pnp算法要做的事情的描述，大家自己体会一下1、PnP（Perspective-n-Point）是求解3D到2D点对运动的方法。它描述了当我们知道n个3D空间点以及它们的投影位置时，如何估计相机所在的位姿。——《视觉SLAM十四讲》（参考）2、通俗的讲，PnP问题就是在已知世界坐标系下N个空间点的真实坐标以及这些空间点在图像上的投影

点亮～黑夜·2023-01-06 09:13

Open3D-读取深度图

获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。当我们在拿到深度图的时候，一般对通过深度图的像素值(深度)信息做处理，所以如何读取深度图操作对应的像素是关键。

归来空空·2023-01-06 08:55

ros2 for 思岚AI雷达

ros2humble接入激光雷达传感器数据——机器人之【眼】，主要用于SLAM导航、避开障碍物下载官方sdk，安装步骤参考官方readmehttps://github.com/Slamtec/sllidar_ros2ans

青瓜先生·2023-01-06 08:50

KITTI数据集之点云地图构建

本文描述了如何通过KITTI数据集，读取激光雷达点云数据，并通过groundtruth，对前后两帧点云进行旋转变换，使得二者统一坐标系，不断叠加点云进行点云建图的过程。

why&what·2023-01-06 07:26

转载KITTI数据集--参数

Pedestrian’,‘Person_sitting’,‘Cyclist’,‘Tram’,‘Misc’or‘DontCare’注意，’DontCare’标签表示该区域没有被标注，比如由于目标物体距离激光雷达太远

e之叶枫·2023-01-06 07:56

基于物体基元空间几何特征的移动激光雷达点云街道树提取与分割

paper题目：StreetTreeExtractionandSegmentationfromMobileLiDARPointCloudsBasedonSpatialGeometricFeaturesofObjectPrimitivesAbstract从移动光探测与测距(LiDAR)点云中提取行道树仍然面临挑战，如在复杂的城市环境中提取精度低、鲁棒性差，以及重叠树木分割困难。针对这些问题，提出了一

fish小余儿·2023-01-05 20:49

高光谱基础知识

1.光谱分辨率spectralresolution定义(1)：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。定义(2)：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。细分光谱可以提高自动区分

LIsaWinLee·2023-01-05 19:34

【转载】基于深度卷积网络方法的高光谱图像分类

图片来源网络本期为大家推介的是北京理工大学李伟教授关于高光谱图像分类的深度卷积网络方法的报告-DeepConvolutionalNeuralNetworkforHyperspectralImageClassification

llihz·2023-01-05 09:27

基于高光谱成像技术结合卷积神经网络的马铃薯病害检测

基于高光谱成像技术结合卷积神经网络的马铃薯病害检测基于高光谱成像的马铃薯早疫病检测摘要采用两种基于高光谱成像的马铃薯早疫病无损检测的方法：卷积神经网络，支持向量机对马铃薯病叶进行分类。

大张峰·2023-01-05 09:16

ROS学习【5】-----ROS TF编程：广播并监听机器人的坐标变换

TF编程:广播并监听机器人的坐标变换例题：广播并监听机器人的坐标变换，已知激光雷达和机器人底盘的坐标关系，求解激光雷达数据在底盘坐标系下的坐标值？

陈一月的编程岁月·2023-01-04 23:17

「Self-driving: KITTI」KITTI数据集简介

使用的传感器包括：两个高分辨率彩色相机和灰度视频相机、激光雷达、GPS系

Liiipseoroinis·2023-01-04 19:53

BEV视觉3D感知算法梳理

根据自动驾驶汽车上安装的传感器类型（视觉传感器：针孔/鱼眼相机传感器、激光雷达传感器、毫米波雷达传感器）对感知算法进行分类的话，可以大致分为以下三个类别：基于纯视觉/图像信息构建BEV空间特征实现自动驾驶感知任务

@BangBang·2023-01-04 18:53

【EHub_tx1_tx2_E100】Ubuntu18.04 + ROS_ Melodic + NVISTAR VP300 激光雷达评测

简介：介绍NVISTAR的二维DTOF激光雷达在EHub_tx1_tx2_E100载板，TX1核心模块环境（Ubuntu18.04）下测试ROS驱动，打开使用RVIZ查看点云数据，本文的前提条件是你的TX1

机器人虎哥·2023-01-04 15:20

【LIO-SAM 跑自录数据集】

LIO-SAM测试环境：Ubuntu18.04ROSmelodic激光雷达：RS16组合惯导：华测CGI-410（频率100HZ）一、数据格式1.1IMU数据格式作者用的九轴IMU，本次测试用的六轴，未对源码修改

Cyh_0408·2023-01-04 14:02

在Ubuntu18.04上安装与运行FASTER_LIO_SAM

是将Fast-lio/Faster-lio/LIO-SAM集成，完成一个IEKF（Fast_lio）+IVox(Faster_Lio)+GTSAM(LIO-SAM)的SLAM方法，目前只运行了MID70激光雷达

小霍金·2023-01-04 14:02

[激光SLAM]运行LIO-SAM时存在的一些问题

简介LIO-SAM是基于因子图构建的激光雷达惯性里程计，可以将大量的相对测量值、绝对测量值、回环等多种不同数据作为因子融入激光雷达惯性里程计系统中。

Travis.X·2023-01-04 14:28

基于OpenCV＆ORB和特征匹配的双视频图像拼接（源码＆部署教程）

中央ADAS利用安装在车辆上的传感器、激光雷达和毫米波雷达实时检测车辆周围环境，补充障碍物检测和全景生成等功能，为驾驶员提供实时警报，提高行车安全性。在目

qunmasj89·2023-01-04 10:57

【实用】场景中缺乏几何信息的情况下，使用反射器标记来提高激光SLAM定位效果

WhenGeometryisnotEnough:UsingReflectorMarkersinLidarSLAM论文地址：https://arxiv.org/abs/2211.03484作者单位：德国罗伯特博世公司基于激光雷达的

计算机视觉life·2023-01-04 09:25

自动驾驶：基于PCL的激光雷达感知

虽然大多数团队都采用基于激光雷达的感知方式

woshicver·2023-01-04 08:34

激光雷达与相机融合（一）

一.激光雷达点云俯视图提取文末有相应的代码数据包免费下载链接。将激光雷达点云投影到俯视图平面上，同时将距离的远近利用颜色表示出来。这里的滤除地面只是简单的利用高度值将地面去除。会存在效果不好的情况。

张飞飞~·2023-01-04 08:01

激光雷达、摄像头、毫米波雷达多传感器融合及融合动态分配（DWD）算法编译运行

DWD_sensor_fusion算法介绍见自动驾驶激光雷达、摄像头、毫米波雷达融合算法激光雷达、摄像头、毫米波雷达多传感器融合及融合动态分配（DWD）算法（ROS）。

HIT_Vanni·2023-01-04 08:31

自动驾驶汽车中的激光雷达和摄像头传感器融合

1.传感器数据和融合在感知步骤中，使用激光雷达、雷达和摄像头的组合来理解环境是很常见的。这3个传感器各有优

free-xx·2023-01-04 08:00

自动驾驶激光雷达、摄像头、毫米波雷达融合算法

链接，【开源项目】详见github链接【编译运行】详见DWD_sensor_fusion编译运行目录无人驾驶汽车多传感器冗余下的数据融合算法研究0.主要成果1.主要研究内容2.多传感器多目标检测2.1激光雷达感知

HIT_Vanni·2023-01-04 08:29

apollo 自动驾驶中的GNSS/融合定位技术

xiaoma_bk·2023-01-04 07:58

关于pcl官网velodyne激光雷达传感器获取点云的一些错误纠正

最近尝试使用velodyne16激光传感器获取pcd格式的点云文件，在pcl官网发现IO模块支持Velodyne硬件设备，但是在编译的过程中发现了如下错误：1.error:excepted')'before"&"token;2.error:‘SimpleHDLViewer'isnoatemplate;3.error:"PointXYZI"wasnotdeclaredinthisscope;4.er

xywert·2023-01-04 02:41

使用速腾雷达32线Helios和fast-LIO2算法建图（一）

一、配置激光雷达数据参考链接Ubuntu18.04安装速腾聚创最新驱动RSLidar_SDK采集XYZIRT格式的激光点云数据--SLAM不学无术小问题下载驱动文件内部也有使用说明第一步：下载rslidar_sdk

不加辣先生·2023-01-04 02:10

Ubuntu18 安装ROS节点解决----速腾聚创雷达点云格式转换为Velodyne雷达点云格式 --SLAM不学无术小问题

注意：本文只适和速腾聚创激光雷达主要适配型号：RS-16、RS-Ruby教程作用：在速腾官方驱动中加入一个ROS节点，采集数据时使速腾激光雷达格式的点直接转换为Velodyne格式，可以直接使用录制数据

^摆渡人^·2023-01-04 02:40

速腾聚创RS-LiDAR激光雷达点云格式转换

目录一、速腾原格式1.1点云.bag转.pcd1.2查看pcd文件内容及数据格式1.2.1pcl_viewer查看1.2.2VSCode查看二、velodyne格式转pcd2.1现有velodyne点云转换pcd2.2查看pcd文件内容及数据格式2.2.1pcl_viewer查看2.2.2VSCode查看三、速腾点云转velodyne后转pcd2.1点云转换并制作bag2.2pcl_viewer查

可见一班·2023-01-04 02:06

robosense 16线激光雷达标定

一、准备步骤：1.安装RSView（1）网址：http://www.robosense.ai/web/resource/cn，我这边是16线激光雷达，按照自己的版本下载就行了，如下图所示：windows

范猛男·2023-01-03 18:09

激光雷达与组合惯导联合标定--方案二（matlab）

目录原理matlab代码对程序的改进【说明】：网上关于雷达与惯导联合标定的方法有很多，大多数方法在实际操作起来并不太方便，为了获得矩阵变换关系有的还用到了slam建图、神经网络等方法。之前学习了一下lidar_align标定雷达与惯导，但实际操作效果并不太理想，可能是自己采集的数据不太满足要求，所以自己尝试着通过坐标系转换关系建立方程并用matlab求解的，精度不一定满足要求，可能有很多不足之处，

Unite One·2023-01-03 18:09

激光雷达的强度标定及路标提取

摘要自动驾驶对高精地图的需求日益重要，本文主要是研究3D激光雷达传感器如何进行强度标定，能够利用标定后的强度信息实现路标的提取和识别,典型的激光雷达传感器测量值包含了距离

Being_young·2023-01-03 18:09

雷达激光和相机标定总结之autoware（亲测好用）

参考链接如下：激光雷达和相机的联合标定（Camera-LiDARCalibration）之Autoware激光雷达（lidar）和相机(camera)联合标定调研（基于Autoware的详细步骤）无人驾驶汽车系统入门

寻找灵魂的机器狗·2023-01-03 18:09

激光感知（二）：激光雷达标定

目录1.激光雷达标定介绍2.标定算法介绍1）标定环境2）墙面、地面点云提取3）最小方差标定算法3.附录--变换矩阵1.激光雷达标定介绍所谓激光雷达标定，就是将计算激光雷达自身坐标系与我们所需坐标系（如车身坐标系

JayLee719·2023-01-03 18:09

推荐频道

地基高光谱激光雷达