激光雷达点云处理第26页

ros连接摄像头、Kinect、激光雷达及机器人系统

1.ROS连接摄像头注：第一行命令用于安装功能包第二行用于启动功能包（可以用键盘上下键选择）第三行数据用于数据列表2.ROS连接Kinect$sudoapt-getinstallros-kinect-freenect-*用于功能包安装（启动文件、参数配置文件）注：1.用于安装驱动，适用于32bit，若为64bit，将86改成64.2.freenect.launch(launch文件比较自由，可以放

科大小石头·2023-01-28 21:41

媒体报道丨激光雷达老司机踏上创业路，饮冰科技如何杀出重围？

刚刚过去的人工智能（AI）元年，涌现了很多AI明星公司，尤其是在自动驾驶领域，忽如一夜春风来，千树万树梨花开。除了BAT等多个互联网巨头之外，各大传统汽车制造厂商也纷纷加入了“无人”时代，似乎全世界都盯上了无人驾驶这块根据地，以期在新格局形成之前，跑马圈地。但就在刚刚过去的几日里，一家明星自动驾驶公司经历了从巅峰一路直线跌落的窘境，这家名为Roadstar.ai的自动驾驶公司在一系列的管理层动荡之

饮冰科技·2023-01-28 12:47

Lidar 3D传感器点云数据与2D图像数据的融合标注

激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓，估算周围物体的位置和速度，但点云数据缺少了RGB图像数据中对物体纹理和颜色等信息的提取，无法精确地将对象分类为汽车、行人、障碍物、信号灯等。

倍赛BasicFinder·2023-01-27 11:33

ros激光雷达与相机的联合标定.

相机雷达的标定ros环境的安装1.PCL的安装2.Eigen33.编译安装Ceres-Solver4.安装Licox_SDK和Livox_ros_driver安装Livox_SDK安装livox_ros_driver5.相机内参标定6标定准备和数据采集6.3..1参数设置6.3.2获得照片中的角点坐标6.6.3获得雷达点云中的角点坐标1.安装ros环境和驱动2.安装pcl3.安装Eigen4.安装

风口上飘着·2023-01-27 11:01

相机和激光雷达的联合标定方法

目录：1、ros的安装1.1配置Ubuntu软件仓库1.2设置sources.list1.3设置密钥1.4安装1.5设置环境1.6初始化rosdep1.7安装依赖2、autoware标定工具的安装2.1安装nlopt2.2安装标定工具箱2.3编译报错：//home/hyellice/anaconda3/lib/libfontconfig.so.1：对‘FT_Done_MM_Var’未定义的引用2.

weixin_44767160·2023-01-27 11:01

可重复使用的VS-PCL1.10.1环境配置

文章目录前言一、系统配置环境二、vs2019+pcl1.10.1属性配置步骤A.配置前提B.系统环境变量配置C.属性表配置D、PCL属性文件重复使用E、不做配置直接使用方法前言对于使用VS-C++进行点云处理的小伙伴初期应该都会用到

LuLaDe·2023-01-27 11:21

激光雷达点云与单幅图像配准/映射变为彩色点云

激光雷达点云与单图像配准/映射变为彩色点云如果没有对pcl库进行配置，则需要先配置pcl：可重复使用的VS-PCL1.10.1环境配置本文提供激光雷达采集的点云与单幅二维图像之间的配准方法，目的是实现点云到图像之间的映射

LuLaDe·2023-01-27 11:21

激光测风雷达中准确监测温度、湿度和气压的重要性

Doppler激光雷达风速测量原理激光多普勒测风雷达是指利用多普勒效应获取探测目标运动信息的激光雷达

Hongke_PharmDep·2023-01-26 19:34

单目深度估计方法：算法梳理与代码实现

传统上，获取高精度目标深度信息的方法，通常是利用激光雷达或结构光在物体表面的反射获取深度点云，但因其价格昂贵和同步的困难，在自动驾驶领域大规模应用和部署还有一定的距离。

Tom Hardy·2023-01-26 09:23

激光雷达与相机：哪个最适合自动驾驶汽车？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达自动驾驶汽车行业专家之间正在进行的辩论是LiDAR（光检测和测距）或相机是否最适合SAE4级和5级驾驶，争论的焦点在于是否将LiDAR与相机系统一起使用，或者只使用没有LiDAR的相机系统。LiDAR的支持者包括Waymo、Cruise、Uber和Velodyne。特斯拉对LiDAR的支持最少，而支持相机系统。哪个是最好的解决方

小白学视觉·2023-01-26 07:07

L2-L4自动驾驶视觉方案推荐（一）

常见的车载传感器包括：毫米波雷达、视觉摄像头、激光雷达、GPS、IMU等。视觉摄像头作为其中一个很重要的传感器，应用在几乎所有的自动驾驶功能

Aili_Light·2023-01-26 07:07

free-xx·2023-01-26 07:36

最全自动驾驶数据集分享系列七 | 驾驶行为数据集

目前关于自动驾驶数据集你想知道的，应该都在这里了，这是「整数智能」自动驾驶数据集八大系列分享之系列七：「本期划重点」首次提出由驾驶视频、激光雷达和相应的驾驶行为组成的数据集：DBNet第一个带注释的DAVIS

整数智能AI研究院·2023-01-24 23:41

SLAM学习-论文综述(二)

JunZhao1JingbinLiu21NanyangTechnologicalUniversity,Singapore新加坡南洋理工大学2WuhanUniversity,Wuhan,China武汉大学3.视觉SLAM与激光雷达系统相比

aaaaPIKACHU·2023-01-24 15:35

图文并茂详细教程之---Pixhawk扩展思岚A1激光雷达实现360°避障

转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/FCBbjAmmn-rMDskIen_i4Q图文并茂详细教程之---Pixhawk扩展思岚A1激光雷达实现360°避障原创CJKK苍穹四轴DIY

TYINY·2023-01-23 13:26

在px4，gazebo环境中添加激光雷达，双目相机和下视摄像头（转载）

转载自：https://blog.csdn.net/qq_37455376/article/details/107014381在px4，gazebo环境中添加激光雷达，双目相机和下视摄像头qq_374553762020

TYINY·2023-01-23 13:26

激光雷达RPLIDAR A1使用教程

激光雷达RPLIDARA1使用教程一.雷达硬件连接1.A1雷达包含组件RPLIDARA1开发套装包含了如下组件：oRPLIDARA1模组（内置PWM电机驱动器）oUSB适配器oRPLIDARA1模组通讯排线注意

奋斗的杰瑞·2023-01-23 13:26

在px4，gazebo环境中添加激光雷达，双目相机和下视摄像头

本文将在该环境下把激光雷达，双目相机，下视摄像头集成到飞机上，方便后续的算法测试。修改仿真启动文件找到/Firmware/launch中的mavros_posix_sitl.launch文件。

qq_37455376·2023-01-23 13:55

6.ROS&PX4--Pixhawk无人机+A1激光雷达SLAM部署

6.ROS&PX4–无人机A1激光雷达SLAM部署一、常见2DSLAM算法GmappingHector_SLAMCartographerGmapping基于粒子滤波的2D激光雷达SLAM，构建二维栅格地图

奋斗的杰瑞·2023-01-23 13:25

MATLAB点云处理（十五）：球面拟合（RANSAC | MSAC）

文章目录1球面拟合函数pcfitsphere2代码实现2.1model=pcfitsphere(ptCloudIn,maxDistance)2.2[model,inlierIndices,outlierIndices]=pcfitsphere(ptCloudIn,maxDistance)★★★2.3[model,inlierIndices,outlierIndices,meanError]=pcf

孙悟空·2023-01-23 10:28

AdaFit：一种对基于学习的点云法线估计方法的新思考（ICCV2021）

RethinkingLearning-basedNormalEstimationonPointClouds(2021-ICCV)代码地址：https://github.com/Runsong123/AdaFit.在点云处理中

Tom Hardy·2023-01-23 10:27

ROS 2下navigation 2 stack的构建

系列文章目录思岚激光雷达rplidar从ROS1到ROS2的移植订阅rviz2的导航目标位置消息“/goal_pose”为Navigation2创建自定义behaviortreeplugin打断behaviortree

XinjueTM·2023-01-23 07:37

思岚激光雷达rplidar从ROS 1到ROS 2的移植

系列文章目录ROS2下navigation2stack的构建订阅rviz2的导航目标位置消息“/goal_pose”为Navigation2创建自定义behaviortreeplugin打断behaviortree的异步动作节点，并执行其他节点动作目录系列文章目录前言创建rplida_ros的package1.拷贝思岚rplidar的sdk以及rivz包2.为CMakeLists添加rplidar

XinjueTM·2023-01-23 07:07

KITTI 数据集简介

KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机，2个彩色摄像机，一个Velodyne64线3D激光雷达，4个光学镜头，以及1个GPS导航系统。

AICVer·2023-01-22 11:14

基于双目视觉的三维重建C++实战

当然，我知道可以通过摄像头对环境进行三维重建，但我的想法是，当我们拥有激光雷达、雷达等如此高精度的传感器时，为什么会有人冒险

新缸中之脑·2023-01-22 02:08

《计算机工程》期刊从投稿到录用过程

本人：18级双一流院校全日制研究生在读专业：地理学研究方向：激光雷达数据处理与三维点云语义分割文章投计算机工程期刊从投稿到可刊总周期：两个月之内审稿费100元，可加急。

景墨轩·2023-01-21 11:21

批量转化KITTI点云数据为深度图格式

blog.csdn.net/linghugoolge/article/details/85222527文件夹结构：--Data---||-calib(标定矩阵文件）|-image_2(左目图像）|-velodyne(激光雷达

桜見·2023-01-20 09:41

KITTI 点云bin文件分成64线

文章目录前言1.KITTI点云数据结构2.规律3.方法前言最近看了一篇深蓝学院的推文介绍了如何将多线旋转式激光雷达的点云数据按线束进行数据处理，并探讨了这种线束分离对语义分割等算法的影响。

LuoLun_zju·2023-01-20 09:10

rviz中marker显示

rviz中marker显示最近想对激光雷达数据做一些处理，其中必然少不了可视化部分，可以帮助我们看到每一步的效果。

General 5219·2023-01-20 09:37

读 Lightweight 3-D Localization and Mapping forSolid-State LiDAR 记录

传统配准为ICP配准,由于L515的分辨率更高,点更多,使用ICP配准会导致计算时间长L515的刷新频率更高,导致传统的LIdarSLAM和LOAM的计算速度达不到实时的标准提出了:提出了一个用于固态激光雷达的轻量化

颜木三·2023-01-20 05:57

MATLAB点云处理（二十七）：简单形态学地面滤波SMRF（segmentGroundSMRF）

文章目录1地面滤波1.1SMRF地面滤波1.2地面滤波评价指标2语法3参数3.1输入参数3.2输出参数4代码实现5结果展示1地面滤波简单来说，地面滤波就是通过某种算法将目标点云中的地面点和非地面点分割出来。1.1SMRF地面滤波该算法包含四个主要参数和一个可选参数，分别为格网大小、格网坡度阈值、结构元最大半径、高程阈值、高程阈值比例因子（可选）该算法包括四个概念上截然不同的阶段：第一步：是创建最小

孙悟空·2023-01-19 14:16

matlab扫描线检测法,一种基于激光雷达点云统计几何模型的非结构化道路检测方法与流程...

本发明涉及一种对无人驾驶的环境感知技术，特别是一种基于激光雷达点云统计几何模型的非结构化道路检测方法。背景技术：无人车的安全行驶依赖于其对周围环境的智能感知。

小花学姐·2023-01-19 14:45

基于消失点的相机自标定（2）

论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章

Being_young·2023-01-19 14:15

MATLAB点云处理（二十八）：基于格网法与平面拟合的道路点云与非道路点云分割

文章目录1算法概述2代码实现3结果展示4局限性分析本文介绍了如何在道路场景下，从点云数据中提取道路点云和非道路点云。检测道路边界是自动驾驶汽车定位和决策的重要组成部分，道路边界通常包括路缘石、墙和护栏。在大多数情况下，道路的边界由路缘石定义。路缘石连接车行道和人行道，能够区分可驾驶区域和限制区域，对于安全驾驶很重要。要提取路缘石点，必须首先处理点云数据，以区分道路点云和非道路点。道路区域由人行道、

孙悟空·2023-01-19 14:43

【Apollo解读代码系列之perception】lidar模块tracker逻辑分析

lidar模块之trackerApollo感知代码之激光雷达模块的追踪使用的是SORT算法架构。

AutoSleep·2023-01-19 03:50

自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测（代码开源）

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：Real-TimeLIDAR-BasedUrbanRoadandSidewalkDetectionforAutonomousVehicles作者：Ern˝oHorváth,ClaudiuPozna,andMiklósUnger编译：点云PCL代码：https://github.com/jkk-research/urban_road_filter欢迎各位加

Being_young·2023-01-18 18:11

WPF + USB Camera 学习实例

2016年的12月开始学习WPF，2017年3月份完成第一个WPF程序用于2D激光雷达数据获取、绘图及存档，使用到了MVC、自定义控件、多线程等功能，个人感觉WPF在图像图形绘制方面比较容易掌握。

alvinaquan·2023-01-18 18:04

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。

·2023-01-18 14:53

Unifying Voxel-based Representation with Transformer for 3D Object Detection （UVTR）论文笔记

输入级方法在网络开始处对齐多模态数据，如通过估计深度将图像转化为伪点云或将激光雷达点云转化为range图像，但前者的深度信息不准确，后者压缩了3D几何信息，数据的空间结构被破坏，导致较差的性能。

byzy·2023-01-18 09:41

【论文笔记】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。采集场景包括多种道路（城市、郊区、高速路等）、多个

byzy·2023-01-18 09:41

点云分割思路

1.稀疏点云分割（从有组织的激光雷达数据分割地面点）主要函数（segmentGroundFromLidarData）将三维激光雷达数据分割成地面和非地面部分。

Old urchin·2023-01-17 11:28

论文中图像三维重建的思路

机器人领域：三维重建主要有两类应用，一类是移动机器人的定位导航地图构建SLAM（第一篇）另一类是机器人的抓取任务，待抓取物体的三维模型构建（第二篇）基于激光雷达的三维地图实时重建方法对象：移动机器人（是比较配的

Old urchin·2023-01-17 11:56

基于 Amazon DeepRacer Opensource 实现自定义车道线识别任务

现有的自动驾驶系统一般含有多种传感器来感受外界信息，其中包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。摄像头采集图像信息，经过后续的处理之后，可以得到富有语义信息的真

亚马逊云开发者·2023-01-17 11:48

用于3D激光雷达SLAM回环检测的实时词袋模型BoW3D

但激光雷达SLAM呢？相比视觉SLAM就稍显尴尬了。

3Ｄ视觉工坊·2023-01-17 08:53

深度学习点云数据标注利器

LidarStudio点云处理与分析软件介绍与下载利用LidarStudio点云处理与分享软件特有的剖面编辑功能，可实现点云手工精细分类，供深度学习点云语义分割使用，图例为电力数据精细标注成电力塔、地线

xingstar06·2023-01-17 07:43

读取.bin激光雷达点云文件格式并可视化三种的方法

申明：从KITTI官网下载到的激光雷达点云数据为.bin格式，为此找到了三种方法，现在分享出来大家一起讨论。

华青水上·2023-01-17 07:42

规划之路：SLAM学习经验分享

作为一个刚入坑SLAM一年多的初学者，首先想说的就是这个研究方向比较广，大方向按搭载传感器分为激光SLAM和视觉SLAM两种，激光SLAM搭载激光雷达，视觉SLAM搭载单目、双目、RGBD相机三大类。

深蓝学院·2023-01-16 20:54

2021年人工智能领域十大技术

1、Tensorflow3D2月，谷歌发布了Tensorflow3D，将深度学习模型升级到3D空间，实现3D场景理解，可用于虚拟现实、图像中的点云应用、激光雷达和自我视觉-自动驾驶汽车。

功能安全·2023-01-16 14:11

PL-ICP帧间匹配lesson3

进行了扫描匹配与位姿累加的实现，但是没有发布odometry的topic与tf．包的名字为laser_scan_matcher，是scan_tools包集中的一个．首先介绍一下scan_tools包集，这个包里提供了很多操作二维激光雷达数据的功能

ChenXiaoFeng0420·2023-01-16 14:34

agv ti 毫米波雷达_激光雷达VS毫米波雷达谁才是自动驾驶“头号玩家”？

目前，在汽车领域ADAS和自动驾驶都是十分热门的话题，新型汽车领域的竞争日趋激烈。世界知名车企、相关科技公司、互联网企业们都在积极介入这部分市场，因为其背后有着极为庞大的市场体量。目前，围绕ADAS和自动驾驶相关的新型产业链尚未成熟，正是抢占先机，实现弯道超车的绝佳时段。全球知名管理咨询公司麦肯锡在研究报告中称：到2030年，自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收有望超过5000亿美元，而中国极有可

卡布斯夫斯基·2023-01-16 09:08

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