毫米波雷达点云第17页

激光SLAM论文R3LIVE和LIO-SAM阅读

LiDAR-Inertial-Visualtightly-coupledstateEstimationandmappingpackage要解决的问题：在状态估计方面具有更高的鲁棒性和精度；两个子系统构建集合结构3D点云的位置以及渲染地图的纹理

稻壳特筑·2023-11-28 22:43

从2D到3D的目标检测综述

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：AnOverviewOf3DObjectDetection作者：YilinWangJiayiYe翻译：分享者本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。

点云PCL公众号博客·2023-11-28 20:55

3D点云目标检测：VoxelNex解读（带源码/未完）

VoxelNext通用vsVoxelNext一、3D稀疏卷积模块1.1、额外的两次下采样1.2、稀疏体素删减二、高度压缩三、稀疏池化四、head五、waymo数据集训练六、训练自己的数据集bug修改通用vsVoxelNext一、3D稀疏卷积模块1.1、额外的两次下采样使用通用的3Dsparseconv，区别是在stage4后再增加两次下采样，分别得到f5，f6，目的是增大感受野1.1、消融实验结果

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:55

在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练Semantic3D数据集

最近在做点云语义分割，RandLA-Net是比较新的针对大规模点云的语义分割网络，之前一直使用的是torch版本的代码在训练自己的数据集，训练结果一直很差，同时我在Semantic3D数据集上训练的效果也很差

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:25

基于激光雷达点云的 3D 目标检测技术综述

基于激光雷达点云的3D目标检测技术综述基于激光雷达点云的3D目标检测技术综述1.数据来源以及数据集1.1数据来源1.2数据集（1）KITTI：(2)nuScenes:(3)WaymoOpenDataset

不会飞的BIRd·2023-11-28 20:48

3D点云目标检测:CT3D解读(未完)

CT3D一、RPNfor3DProposalGeneration二、Proposal-to-pointEncodingModule2.1、Proposal-to-pointEmbedding2.2、Self-attentionEncoding三、Channel-wiseDecodingModule3.1、StandardDecoding3.2、Channel-wiseRe-weighting3.3

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:47

4D雷达目标检测跟踪算法设计

1.算法流程4D雷达点云跟踪处理沿用3D毫米波雷达的处理流程，如下图：从接收到点云开始，先对点云做标定、坐标转换、噪点剔除、动静分离，再分别对动态目标和静态目标做聚类，然后根据聚类结果做目标的特征分析和检测等

奔袭的算法工程师·2023-11-28 15:44

MIMO雷达（TI文档）

MIMO雷达是提高毫米波雷达角度分辨率（空间分辨率）的关键技术。这里介绍MIMO雷达的基本准则和不同设计的可能性。还简要讨论了在TI毫米波产品线上实现MIMO雷达的路径。

奔袭的算法工程师·2023-11-28 15:43

使用opencv的viz模块显示3d点云

显示激光3d点云一般使用pcl库，这里提供一种新的思路，使用opencv来做显示。

奔袭的算法工程师·2023-11-28 15:13

论文阅读 | K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions

该数据集还包含高分辨率激光雷达点云、来自4个环视相机的RGB立体图像、RTK-GPS和自车的IMU数据。

泡泡枪超人·2023-11-28 15:40

盘一盘激光雷达的点云数据处理：感知/定位/工程层面全面梳理！

“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群随着激光雷达的上车数量的不断攀升，如何用好激光雷达成为了重中之重，而用好激光雷达的关键点之一就在于处理好点云数据

自动驾驶之心·2023-11-28 15:07

4D雷达跟踪算法代码实现——预处理

1.坐标转换坐标转换是将雷达点云从雷达中心点极坐标系转换到车辆后轴中心的直角坐标系，直接使用公式计算x=r*cos(ele+φ)*cos(azi+θ)+OFFSET_Xy=r*cos(ele+φ)*sin

奔袭的算法工程师·2023-11-28 15:35

PCL 计算点云图中任意两点的欧式距离

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、相关链接本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。

点云侠·2023-11-28 15:38

3D Hough变换点云平面检测算法

本文的主要目标：1.介绍3DHoughTransform的应用场景，算法思路，算法步骤以及代码。2.对其应用场景进行更进一步分析，与相似用途的算法（RandSAC）进行比较,分析优缺点。1.适用场景分析：拟合问题也可以看成是在参数空间内进行的搜索。在我们遇到拟合问题时，我们需要解答的问题通常是以下几个方面中的一个：已知点集合属于某一个平面（模型），这个模型的参数是多少？点集中可能存在0到多个平面（

时义龙·2023-11-28 13:04

毫米波雷达信号处理中的通道间相干与非相干积累问题

不过本文内容与脉冲积累无关，本文讨论的话题是将这两个概念(non-coherentcombination、coherentcombination)用到车载毫米波雷达信号处理中通道间的积累上面。

墨@#≯·2023-11-28 05:02

毫米波雷达DOA估计，包含3D-FFT，DBF，music算法三种测角算法原理

文章目录一、毫米波雷达DOA估计（毫米波雷达测角算法）二、3D-FFT测角三、DBF测角四、music算法测角五、总结一、毫米波雷达DOA估计（毫米波雷达测角算法） 毫米波雷达的目标角度估计，特别是角度分辨率的提高是雷达探测需要解决的核心问题

yaozekun·2023-11-28 05:02

关于蒙特卡罗方法及其在信号处理中的应用

说明最近想探讨一下毫米波雷达测量准确度及其改善的问题，这个话题下可供讨论的问题有很多，蒙特卡罗方法(或者说基于蒙特卡罗方法对测量准确度以及精度的评估)是其中之一，该方法是一个十分有效的工具，在科研(发paper

墨@#≯·2023-11-28 05:01

车载毫米波雷达信号处理中的模糊问题

说明在毫米波雷达的信号处理中，测距、测速、测角是我们关注的三个核心问题，以chirp形式的信号工作的车载毫米波雷达，其最大无模糊测量距离(仅从数据处理而非能量的角度考虑)受限于接收机的中频带宽和ADC的采样率

墨@#≯·2023-11-28 05:31

毫米波雷达原始信号建模与仿真(ADC数据生成)

说明本博文的标题之前是想用《车载毫米波雷达的全流程仿真(1)–原始信号(ADC数据)的建模与仿真》命名的，某种程度上来说这是一个更大的title,但是这似乎又限制住了这里仿真得到的ADC数据只是用来做车载毫米波雷达的整个信号和数据处理流程

墨@#≯·2023-11-28 05:31

4D Millimeter-Wave Radar in Autonomous Driving: A Survey

题目：4DMillimeter-WaveRadarinAutonomousDriving:ASurvey名称：自动驾驶4D毫米波雷达研究综述论文：https://arxiv.org/abs/2306.042420

点云兔子·2023-11-28 05:00

自动驾驶4D毫米波雷达文献综述

4D毫米波雷达不仅是毫米波雷达的改进版本，而且还引入了许多重要的研究课题。4D毫米波雷达的原始数据大小比传统雷达

风靡晚·2023-11-28 05:00

存在感应雷达模块，毫米波雷达传感技术，人体呼吸心跳感应应用

毫米波雷达，是工作在毫米波波段探测的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。

飞睿科技·2023-11-28 05:28

2023-10-18-雷达DoA算法-MUSIC算法

Writtenbyauthor：由于作者还是学生，研究的方向是毫米波雷达，因此作者希望通过每天写一篇博客的形式来记录并巩固自己每天所学习的知识，同时也锻炼自己的总结能力，故文中可能会出现一些理论上的错误或者引用错误

TsunderexD·2023-11-28 05:58

毫米波雷达DOA角度计算-----DBF算法

DBF算法实现程序如下：输入：parameter是毫米波雷达的参数设置。antVec是目标点的8个虚拟天线的非相参积累数据。

无损检测小白白·2023-11-28 05:26

MU-ID: Multi-user Identification Through Gaits Using Millimeter Wave Radios

part3基于FMCW毫米波雷达背景通常，行走过程涉及许多身体部位，这些部位创建了独特的用户特有步态特征，如步距、步长和四肢速度。

lhlovelymouse·2023-11-28 04:12

CloudCompare命令行批量执行数据下采样去噪

如果你不想用C/python，而是使用CloudCompare进行大量点云数据处理时，会面临一个问题：直接将高达40个G的点云同时载入CloudCompare会导致卡死，即使你的内存充足也无法同时处理全部数据

3D_DLW·2023-11-28 02:34

Python ply pcd 点云读取源码

pypcd.pyhttps://github.com/dimatura/pypcd"""[email protected],2013-2018-TODObetterAPIforwackyoperations.-TODOaddacliforcommonoperations.-TODOdealproperlywithpadding-TOD

3D_DLW·2023-11-28 02:33

python 两个相同（乱序）点云特征组合

解决的问题两个几何形状相同的点云文件，其一有颜色信息，其二有标签信息，桌面点云处理软件中通常不能将其融合。一个存在的困难是两个文件中，尽管形状相同，但各点的顺序可能存在差异。

3D_DLW·2023-11-28 02:31

深度图转点云图记录

深度图转点云图包含了单应性矩阵的使用单应性矩阵主要是负责像素坐标到世界坐标的转换每个点云图都由三个维度组成xLine、yLine、zLine那么Point[0]的坐标就是(xLine[0],yLine[

izwmain·2023-11-28 01:38

风语||采访：阳转阴的康复之路

此次接到采访作业，想到前几天偶然听到一个网友说起自己已经由阳性转阴了，听她说起的时候有点云淡风轻的感觉，而且还叫大家不用那么担心，那么焦虑，叫大家放松心情。

珍妮的后花园·2023-11-27 22:39

PCL_点云分割_基于法线微分分割

一、概述PCL_点云分割_基于法线微分分割_点云法向量微分-CSDN博客利用不同的半径（大的半径、小半径）来计算同一个点的法向量差值P。判断P的范围，从而进行分割。

Σίσυφος1900·2023-11-27 13:26

PCL 点云超体素分割-SupervoxelClustering

一、概述原始文档与点云ClusteringofPointcloudsintoSupervoxels-Theoreticalprimer—PointCloudLibrary0.0documentation

Σίσυφος1900·2023-11-27 13:25

点云欧式聚类快速了解

点云处理算法快速了解专栏------------点云欧式聚类文章目录一、pandas是什么？

华水者·2023-11-27 10:18

激光雷达SLAM（一）------初始激光雷达SLAM

介绍一下博主自己，感知算法工程师，点云方向，但苦于初入职场，在学校学习的东西还是不能满足于工作的需要，因此创造本专栏进行学习，这个激光雷达SLAM方向是一个

华水者·2023-11-27 10:10

PCL点云处理之计算点到空间直线距离的四种方法（二十三）

PCL点云处理之计算点到空间直线距离的四种方法（二十三）问题表述方法1方法2方法3方法4全部代码（四个函数）问题表述给定空间一条直线的两个点或者给定直线上一点和直线方向向量求直线外一点到该直线的距离方法

点云学徒·2023-11-27 08:38

PCL拟合多条直线

手写ransac拟合多条直线投影＋提取边缘点后的点云，然后拟合，直接上代码。因为是投影到xy平面上的点云，所有只有kb两个直线参数。还是先看效果图吧。。。

落叶339·2023-11-27 08:07

PCL 生成空间直线点云

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示一、算法原理已知直线上一点和直线的方向向量，即可根据数学原理生成用于算法测试的标准直线点云。

点云侠·2023-11-27 08:07

PCL RANSAC拟合分割多条直线

目录一、概述二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、拟合结果3、分割结果四、相关链接一、概述使用RANSAC算法拟合分割多条直线，输出每一条直线的拟合参数到控制台，并保存直线点云到本地文件夹。

点云侠·2023-11-27 08:36

2022-07-05

一卷烟，一片山，几点云影，一道水，一条桥，一支橹声，一林松，一丛竹，红叶纷纷：艳色的田野，艳色的秋景，梦境似的分明，模糊，消隐，──催催催！是车轮还是光阴？催老了秋容，催老了人生！

汉皇高祖·2023-11-27 05:38

点云 surface 方法总结

点云的表面方法是指通过点云数据来估计和重建物体或场景的表面几何形状。下面总结了几种常见的点云表面方法：三角化：三角化是最常用的点云表面重建方法之一。

爱钓鱼的歪猴·2023-11-27 04:05

自动驾驶域控制器研究：AI芯片选型方案详解

中央控制器作为自动驾驶核心部件，作为自动驾驶的“大脑”端，通常需要外接多个摄像头、毫米波雷达、激光雷达，以及IMU等设备，完成的功能包含图像识别、数据处理等。

king110108·2023-11-26 21:28

zou_ys88·2023-11-26 20:03

点云开发全纪录（Ubuntu20.04&Livox HAP&C++）更新中

点云的学习LivoxSDK2Livox是一个生产激光雷达的产商（览沃激光雷达），大疆的无人机应该是用了该产商的激光雷达览沃提供了GitHub项目中的工具包来解析某系型号激光雷达的数据，使他可以成为点云数据

高唠唠杰·2023-11-26 20:02

基于Open3D的点云处理2-Open3D的IO与数据转换

三维数据类型点云某个坐标系下的点数据集，每个点包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等信息；储存格式：pts、LAS、PCD、xyz、asc、ply等；Mesh多边形网格，常见的是三角网格，

JoannaJuanCV·2023-11-26 20:02

深度图tif转点云图

将深度图转换为点云通常需要相机的内部参数（内参矩阵）来完成。

-左同学-·2023-11-26 19:31

基于点云数据提取道路标线的思路

1.概述基于激光雷达传感器的车载扫描生成的点云数据，提取点云数据中道路标线相关特征，包括实线、虚线、转向箭头等非结构化数据（点云格式或转化的图像投影等，最终转化为矢量化的地图格式数据，用于高级地图绘制或自动驾驶的辅助特征

scott198512·2023-11-26 19:01

python 点云las生成深度图

一、代码实现importlaspyimportcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#相机内参CAM_WID,CAM_HGT=475,475#深度图尺寸CAM_FX,CAM_FY=5.2640790081811531e+02,5.2616047137164196e+02#fx/fy

奔跑的小豆芽·2023-11-26 19:59

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Robust 3D Shape Classification via Non-Local Graph Attention Network

数据表示是指3D点云数据如何在神经网络中表示。三种主要的数据表示类型是体素、点和图。体素化：在体素化表示中，3D点云被离散成一个体素网格，每个体素由一个特征向量表示。

结构化文摘·2023-11-26 19:03

《《《总结》》》PCL的42个实例整理：1～24

pointclouds.org/turtorials：https://pcl.readthedocs.io/projects/tutorials/en/latest/PCL官方提供了一系列案例，方便用户对点云数据进行处理

weixin_36662031·2023-11-26 18:58

ubuntu16下 Qt5.5.1 + PCL1.9 + VTK6.3 开发环境搭建 + 示例程序

背景项目中需要完成点云可视化配准软件的开发，需要用到PCL点云库完成核心的算法部分，以及Qt构造用户界面，并使用VTK在Qt中对点云效果进行三维显示。

囧君J·2023-11-26 18:28

推荐频道

毫米波雷达点云