激光雷达点云处理第27页

4D成像雷达“门槛升级”，点云处理+前融合感知大战打响

汽车毫米波雷达市场的变革，超出很多人的预期。如今，几乎大部分的毫米波雷达公司都在推动4D成像雷达的技术落地。从自动驾驶公司Waymo，到大陆集团、采埃孚、博世等传统雷达厂商以及傲酷（被安霸收购）、为升科等后来者。过去，分辨率差、行人低反射率、噪声和多径效应，同时成本高于摄像头，对于不同静止物体的识别差，这些都是毫米波雷达的缺点。大幅提高分辨率是出路之一，这就是目前4D以及成像雷达的优点之一。传统雷

高工智能汽车·2023-01-15 18:12

Superpoint Network for Point Cloud Oversegmentation论文阅读

Abstract超点通过将相似点与局部几何结构分组形成，可以有效地减少点云原语的原语数量，用于后续的点云处理。现有的超点方法主要集中于使用聚类或图划分来生成具有手工制作或学习过的特征的超点。

应续·2023-01-15 14:56

ROS入门教程（七）—— Gazebo与RViz联合仿真

文件改写Gazebo与RViz联合仿真前言机器人操作系统(ROS)提供了Gazebo与RViz两个仿真环境其各有各的用处，Gazebo多用于仿真环境的搭建如房间、马路等，RViz多用于传感器的配置如摄像头、激光雷达等

吾门·2023-01-15 07:58

Velodyne VLP16机械雷达的调试（超详细）

之前在做过一段时间的激光雷达调试工作，主要完成的就是VelodyneVLP16机械雷达的调试。

小卓搞AI·2023-01-14 23:55

汇总|3D点云目标检测算法

点击上方“3DCVer”，选择“星标”干货第一时间送达前言前面总结了几种基于激光雷达点云数据的3D目标检测算法，还有一些算法不再单独列出，这里做个简单总结来分享下！

Tom Hardy·2023-01-14 16:46

一台手机即可完成 3D 建模，功能有多强大？ #Luma AI

1月9日，AppStore上架了一款名为“LumaAI”的软件，能够将现实中的2D照片快速渲染出3D场景模型，无需手动上传电脑或者安装激光雷达，只要一台iPhone/iPad就能轻松生成3D模型。

shadowcz007·2023-01-14 09:47

基于 ROS 使用 Gazebo 物理仿真机器人【机器人仿真入门教程四】

xacro文件1.2配置launch文件1.3启动仿真二、物理仿真环境2.1直接使用现有的模型2.2使用BuildingEditor创建模型2.3使用仿真环境三、机器人添加传感器3.1摄像头仿真3.2激光雷达仿真

上班摸不了鱼·2023-01-14 08:02

ROS机器人建模与仿真（二）——URDF模型添加传感器与仿真器

通常室内移动机器人会装配彩色摄像头、RGB-D摄像头、激光雷达等传感器，我们可以在虚拟的机器人模型世界里创造

北理光头强·2023-01-14 08:30

（五）无人驾驶入门——3D检测基于激光雷达点云的检测算法

CAD模型电脑合成基于激光雷达点云的检测算法基于激光雷达点云的检测算法：Pixe-Based基于像素Voxel-BasedTree-BasedPoint-BasedPixel-BasedMV3D在检测行人

远在远方_hh·2023-01-14 00:44

对激光雷达畸变去除的理解

在一帧点云时间内（雷达转一圈）对所有的IMU角速度进行积分得到IMU的旋转角度，再转换到激光雷达上，对雷达的姿态进行姿态四元数球面线性插值，将对应点云转换到末状态的姿态上实现去点云运动畸变去除。

SLAM-峻·2023-01-13 22:33

Open3D 点云体素下采样（Python版本）

它经常被用作许多点云处理任务的预处理步骤。该算法分为两步操作:（1）将每个点储存到我们事先划分好的体素中。（2）之后，求解每个体素所有点的质点以代替体素中其他点。

大鱼BIGFISH·2023-01-13 15:24

ROS入门(五)——仿真机器人一（URDF+Rviz）

以上视频笔记见http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/】一、使用工具URDF用于创建机器人模型：以XML的方式描述机器人的部分结构，比如底盘、摄像头、激光雷达

Netceor·2023-01-13 10:43

Cylinder3D: An Effective 3D Framework for Driving-scene LiDAR Semantic Segmentation（论文阅读笔记）

Cylinder3D:AnEffective3DFrameworkforDriving-sceneLiDARSemanticSegmentation（Cylinder3D：一种有效的三维驱动场景激光雷达语义分割框架

董*飞飞·2023-01-12 23:23

自动驾驶时间同步分析概述--PPS/GPRMC/PTP/全域架构时间同步方案

自动驾驶系统更是如此，身边的一众小弟（域控制器、激光雷达、相机、毫米波雷达等）哪个不是桀骜不

free-xx·2023-01-12 22:15

无人驾驶：数据采集和标注，本地与曙光环境安装配置pytorch，Unet模型训练

无人驾驶建图（Mapping）；定位（Locating）：利用摄像头、激光雷达等观察环境；利用GPS定位；路径规划（pathplanning）；路径跟踪（pathfollowing）：横向控制（左右，转向

繁锦@wwh·2023-01-12 14:44

一分钟详解机器人手眼标定MATLAB及C++实现

手眼标定法是标定摄像头与机械臂的一个经典方法，不过这个思想也适用于其他传感器，比如自动驾驶中激光雷达与摄像头之间的标定，比如东京大学的这篇工作《LiD

Tom Hardy·2023-01-12 13:09

3、自动驾驶学习笔记——目标检测算法概述

generalideatwo-step:RCNNSPPnetFast-RCNNFaster-RCNNone-step:YOLOSSDYOLO-v2YOLO-v3Tensorflow实战Faster-RCNN基于激光雷达点云的检测算法

TonCC·2023-01-12 12:45

听说……国产的领航辅助驾驶系统都很卷？

车上配的激光雷达是不是越多越好？车企常吹的“数据驱动”、“中央计算”究竟是真是假？……最近，两家中国公司组CP推出了基于国产芯片的城市领航辅助驾驶功能表现如何？

HiEV·2023-01-12 11:19

论文阅读| ShellNet: Efficient Point Cloud Convolutional Neural Networks using Concentric Shells...

ShellNet:EfficientPointCloudConvolutionalNeuralNetworksusingConcentricShellsStatistics引言基于点（point-based）的点云处理方法在

btee·2023-01-11 19:04

清晰讲解激光雷达与相机标定的时间戳同步问题

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源丨古月居点击进入—>3D视觉工坊学习交流群相机和激光雷达之间的时间戳同步问题一直是实时跑SLAM的先决条件。

3Ｄ视觉工坊·2023-01-11 17:14

雷达分类介绍

激光雷达参数意义1.在查看激光雷达的探测距离时要知道该测量距离是目标反射率为多少时的探测距离。角分辨率是扫描仪分辨目标的能力，测角分辨率越小，则表明能够分辨的目标越小，这样测量出的点云数据就越细腻。

＊爱吃路边摊�·2023-01-11 12:09

#调用传感器数据_ROS传感器之GPS实践

一.GPS接口类型GPS接口大体可以分为两类，一是单独的GPS接收器，通常为USB接口；二是与其他传感器集成，例如激光雷达或者imu，大多是USB或者网络接口，本文主要介绍USB接口实例。

glietwx·2023-01-11 09:08

（2）ROS传感器之GPS实践

一.GPS接口类型GPS接口大体可以分为两类，一是单独的GPS接收器，通常为USB接口；二是与其他传感器集成，例如激光雷达或者imu，大多是USB或者网络接口，本文主要介绍USB接口实例。

Qi Xiang 齐翔·2023-01-11 09:08

计算机图形学本科生学,【信息学院】本科生参加中国计算机图形学大会并做报告...

张玥焜论文题目为“基于机载激光雷达点云的交互式树木分割与建模方法研究”，针对机载激光雷达树点云密度低、点云缺失导致的自动分割与建模困难等问题，提出了一种基于高度图和切片技术相结合的交互式分割方法，有

李致遠·2023-01-11 07:55

【论文笔记】——PWCLO-Net

【论文笔记】——PWCLO-Net开始前：cvpr2021新鲜出炉，我也正在开启自己的学术生涯，这篇论文是做激光雷达LiDAR里程计的，是我很感兴趣的方向，但是我正在从基础学习。

wykup·2023-01-10 19:07

lightweight；lidar；slam

汇总：以上述三个为关键词搜索，共汇总顶会顶刊13篇，大致分为以下几种：1.有离线地图的定位---2篇2.语义信息辅助定位，解决耗时问题---1篇3.基于激光雷达的位置识别问题---3篇4.固态激光雷达的框架

weixin_44724806·2023-01-10 19:06

《NDT-LOAM: A Real-Time Lidar Odometry andMapping With Weighted NDT and LFA》深大学生

Abstract激光雷达同时定位和建图（Lidar-SLAM）从激光雷达上处理点云，并完成定位和建图。激光激光通常分为前端里程计和后端优化，可以并行运行以提高计算效率。

avenger_fang·2023-01-10 19:30

ART-SLAM: Accurate Real-Time 6DoF LiDAR SLAM

在本文中，我们提出了一种快速、准确和模块化的激光雷达batchandonlineestimation系统。我们首先应用降采样和离

avenger_fang·2023-01-10 18:58

车载激光雷达赛道「新窗口」

车载激光雷达的降本逻辑，除了前装量产规模的加速，还有背后核心供应链的驱动。这也被视为激光雷达新周期的核心竞争力。

高工智能汽车·2023-01-10 14:18

ICESat数据下载

年美国国家航空航天局NASA(NationalAeronauticsandSpaceAdministration)发射冰、云和陆地高程卫星ICESat，其上搭载的地球科学激光测高系统GLAS是世界上第一个连续观测地球的激光雷达系统

大作家佚名·2023-01-10 14:57

Point Cloud Library点云库PCL 中文使用教程

PointCloudLibrary点云库PCL中文使用教程点云处理技术点云处理技术点云处理技术广泛应用在逆向工程、CAD/CAM、机器人学、激光遥感测量、机器视觉、虚拟现实、人机交互、立体3D影像等诸多领域

写bug的程旭源·2023-01-10 10:02

3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey（自动驾驶中的3D目标检测综述）论文阅读笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.10823.pdfII.传感器分为被动传感器（如摄像机）和主动传感器（如激光雷达）。

byzy·2023-01-10 10:55

Center-based 3D Object Detection and Tracking（基于中心的3D目标检测和跟踪 / CenterPoint）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.11275.pdf1引言CenterPoint先使用基于激光雷达的主干网络如VoxelNet或PointPillars，压缩为BEV后，使用基于图像的关键点检测器寻找物体中心

byzy·2023-01-10 10:55

LIO-SAM论文重点总结

LIO-SAM实际为LeGO-LOAM的扩展版本，添加了IMU预积分因子和GPS因子，去除了帧帧匹配部分摘要：IMU预积分校准点云，为激光雷达里程计优化提供初值。激光雷达里程计用于估计IMU的偏差。

英雄小摔哥·2023-01-10 10:55

冠层熵：一种多平台激光雷达数据通用的森林冠层结构复杂性定量化表征方法

近年来，近地面激光雷达技术快速发展为获取森林精细三维冠层结构信息提供了新途径，但是如何使用多平台近地面激光

地理探险家·2023-01-10 10:24

多相机与激光雷达外参标定

内容目录算法大致流程使用的标定板Velodyne激光扫描器及矫正Ladybug3全向摄像机三维激光扫描仪与全向摄像机系统的外参校准最少需要的视角算法大致流程参考论文：ExtrinsicCalibrationofa3DLaserScannerandanOmnidirectionalCamera论文代码：https://github.com/SubMishMar/cam_lidar_calib算法大致

Veritaswhs·2023-01-10 09:54

使用Autoware标定工作箱calibration进行相机和三维激光雷达的联合标定

.htmledit_viewsaddress,.htmledit_viewscite,.htmledit_viewsdfn,.htmledit_viewsem,.htmledit_viewsi,.htmledit_viewsspan[lang],.htmledit_viewsvar{font-style:italic}.htmledit_views{font-family:-apple-syste

SORI-·2023-01-10 09:54

无目标场景下高分辨率激光雷达和相机的像素级外参自标定

文章：Pixel-levelExtrinsicSelfCalibrationofHighResolutionLiDARandCamerainTargetlessEnvironments作者：ChongjianYuan,XiyuanLiu,XiaopingHong,andFuZhang编译：点云PCL代码：https://github.com/hku-mars/livox_camera_calib.

Being_young·2023-01-10 09:52

鲁棒的激光雷达与相机标定方法

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：Optimisingtheselectionofsamplesforrobustlidarcameracalibration作者：DarrenTsai1,StewartWorrall1,MaoShan1,AntonLohr2,andEduardoNebot编译：点云PCL代码：https://github.com/acfr/cam_lidar_calib

Being_young·2023-01-10 09:52

基于点云强度的3D激光雷达与相机的外参标定

本文提出一种新颖的方法，可以对3Dlidar和带有标定板的相机进行全自动的外参标定，提出的方法能够从lidar的每一帧点云数据中利用强度信息提取标定板的角点。通过激光的反射强度和棋盘格颜色之间的相关性的约束来优化将棋盘格分割的模型，所以一旦我们知道了3D点云中棋盘的角点，那么两个传感器之间的外部校准就转换成了3D-2D的匹配问题。相应的3D-2D点计算两个传感器之间的绝对姿态一般使用的方法是UPn

Being_young·2023-01-10 09:22

激光雷达和相机联合标定

实现联合标定的框架主要有Autoware、Apollo、lidar_camera_calibration、but_velodyne，具体请参考：激光雷达和相机的联合标定。

这里是zzh·2023-01-10 09:49

基于autoware的视觉激光雷达信息融合与联合标定

基于多传感器融合，我们首先要做的就是传感器的标定，对于相机标定，我们首先应该明白，标定到底是在做什么，大家可以花费一点时间读下该篇文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/30813733相机和激光雷达的联合标定相关方法

best-too·2023-01-10 09:19

关于相机与激光雷达数据采集与标定

最近在做一个关于车路协同的项目，需要做一个路侧系统，传感器有摄像头和激光雷达。相机和激光雷达联合标定费了老半天劲。在此记录一下。雷达时间戳不对，导致摄像头和雷达的数据无法对齐。

不会改BUG的小萌新·2023-01-10 09:19

激光雷达和相机联合标定之开源代码和软件汇总（2004-2021）值得收藏备用

LiDARCameraCalibration(LCC)系列，主要介绍激光雷达相机外参标定相关内容。

lykffl·2023-01-10 09:48

激光雷达和相机联合标定（2004-2021）

LiDARCameraCalibration(LCC)系列，主要介绍激光雷达相机外参标定相

自动驾驶之心·2023-01-10 09:46

一种利用棋盘格进行激光雷达与相机标定方法

1基本原理1.1相机模型相机图像坐标系与世界坐标系之间的关系可以表示为：p∼K(RP+t)(1)\mathrm{p}\sim\mathrm{K}(RP+\mathrm{t})\tag{1}p∼K(RP+t)(1)其中p\mathrm{p}p为图像坐标系坐标，P{P}P为世界坐标系坐标，RRR表示为相机坐标系与世界坐标系之间的旋转矩阵，t\mathrm{t}t表示为相机光心在世界坐标系在坐标，K\m

xinxiangwangzhi_·2023-01-10 09:45

三维点云处理05-FPS代码实现

三维点云处理05-FPS代码实现基础知识点最远点采样原理解释：1.从原始点云中选取一个初始点作为最远点2.设定我们希望获得的最远点的数量npoints3.进行npoints次循4.每次循环中计算原点点云中每个点到距离它最近的最远点的距离

Kadima°·2023-01-10 07:07

自动驾驶 PointNet++ 点云处理原理与代码实战 2（代码部分）

文章目录PointNet++物体分类代码PointNet++部件分割代码PointNet++语义分割代码物体分类DataLoader部件分割DataLoader语义分割DataLoader数据增强DataAugmentation物体分类训练代码测试代码部件分割训练代码训练代码测试代码语义分割训练代码训练代码测试代码PointNet++物体分类代码importtorch.nnasnnimportto

大叔爱学习.·2023-01-10 07:07

三维点云处理03-Radius Outlier Remove代码实现

三维点云处理03-RadiusOutlierRemove代码实现半径滤波思想设定一个固定的半径范围，对每个点在该半径范围内查找最近点，并设定最近点最低数量阈值，如果某个点在该半径范围内的最近点的数量小于该最低数量阈值

Kadima°·2023-01-10 07:37

三维点云处理-NMS代码实现

三维点云处理-NMS代码实现importnumpyasnpdefnms(dets,thresh):'''Python实现NMS输入：dets:[x1,y1,x2,y2,scores],分别为检测框的左上方和右下方角点坐标