激光雷达-点云分割第8页

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-基于V2X的远程驾驶系统的设计与研究（续）

目录3.3视频系统硬件3.4车路协同模块硬件3.4.1路侧单元RSU3.4.2激光雷达3.5云端服务器硬件<

格图素书·2023-11-02 05:23

ROS中激光雷达数据类型传递转换及自定义点云数据类型介绍

目录一、ROS中激光雷达数据类型传递转换；二、点云数据解析;三、自定义点云数据类型;一、ROS中激光雷达数据类型传递转换；ROS中涉及激光雷达传递的消息类型有两种，一种是针对2D雷达:sensor_msgs

四海五湖百夜月·2023-11-01 19:32

BEV基础

喵先生!·2023-11-01 17:19

激光雷达，被降本“牺牲”？

激光雷达，正在成为车企「价格战」的牺牲品。尤其是纯视觉方案带来的巨大显性降本效应，开始动摇车企的传感器配置策略。

高工智能汽车·2023-11-01 12:27

自动驾驶入门日记-2-图像语义分割

同时相比于激光雷达的物体检测，使用RGB图像信息可以完成在雾、雪、沙尘暴等恶劣天气条件下的物体检测并且成本较低。而单纯的物体检测会丢失场景的相

我爱大头老婆·2023-11-01 06:06

镭神16线激光雷达利用ROS系统进行平面分割测试

目录试验目的雷达驱动安装平面分割算法试验目的笔者手里有一个镭神16线激光雷达，用此激光雷达做一个测试试验，测试同等级的激光雷达的点云数据相比谁的更稳定，数据量谁的更多一些，后来考虑：不需要很麻烦的测试步骤

华水者·2023-10-31 16:48

处理激光雷达信息，获取指定方向的雷达信息

在ROS上发布的LaserScan#测量的激光扫描角度，逆时针为正#设备坐标帧的0度面向前（沿着X轴方向）Headerheaderfloat32angle_min#scan的开始角度[弧度]float32angle_max#scan的结束角度[弧度]float32angle_increment#测量的角度间的距离[弧度]float32time_increment#测量间的时间[秒]float32s

wwwrwwwww1·2023-10-31 16:18

从零开始搭二维激光SLAM --- 了解雷达数据

首先说明一下我使用的代码环境：Ubuntu版本:16.04.01ROS:kinetic版本编程语言:C++IDE推荐:目前我使用的是VScode，其如何配置会在之后的文章中讲解1ros中激光雷达数据

李太白lx·2023-10-31 16:40

激光雷达点云聚类

K-meansK-means是一种基于聚类的无监督学习算法，它的目标是将一组数据点分成k个簇，使得每个簇内的数据点之间的距离尽可能小，而不同簇之间的距离尽可能大。K-means算法是一种迭代算法，它的核心是通过交替进行两个步骤来逐步优化簇的分配和簇中心的位置，直到满足一定的收敛条件为止。具体来说，K-means算法的步骤如下：随机初始化k个簇中心，其中k是指定的聚类个数，一般是根据经验或者领域知识

夏天爱喝可乐·2023-10-31 16:39

单线激光雷达和视觉信息融合

单线激光雷达和视觉信息融合案例很多智能应用场景涉及到激光雷达和相机视觉信息融合,一般都是指多线激光雷达,至少也得16线激光吧;但多线激光雷达动不动数万的价格,让很多技术人员无法尝试.我尝试使用微型机器人或扫地机器人常用的单线激光雷达

okgwf·2023-10-31 16:06

激光雷达 LOAM 论文解析

注意：本人实验室买的是VelodyneVLP-16激光雷和LOAM论文中作者用的不一样，在介绍论文之前先介绍一下激光雷达的工作原路，这样更容易理解激光雷达的工作过程，其实物图如下图1所示：图1VelodyneVLP

他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2023-10-31 16:01

Only_one_road·2023-10-31 16:31

遍历激光雷达数据

文章目录初始化catkin工作空间（如果你还没有）创建功能包构建功能包配置环境CMakeLists.txttraverse_lidar_data.cctraverse_lidar_data.launchros::spin()初始化catkin工作空间（如果你还没有）mkdir-pcatkin_ws/srccdcatkin_ws/catkin_make这会在你的目录下创建一个名为catkin_ws的

小秋SLAM入门实战·2023-10-31 16:23

自动驾驶算法---传感器数据融合（1）--激光雷达与点云（Linux 下的c++工程）

今天又研究下了课程中的激光雷达和点云的小项目，项目的源码在https://github.com/JackJu-HIT/Lidar-and-point-cloud-1-。

Jack Ju·2023-10-31 05:53

[基于STM32底盘控制与ROS上层导航小车制作]第六节 ROS计算和发布里程计与tf变换

mpu6050得到angle角度第五节实现STM32与ubuntu系统下的ROS串口DMA通信，传输底盘速度等信息第六节ROS计算和发布里程计与tf变换系列教材包含底盘搭建与stm32代码编写，ros激光雷达建图与导航编写

LANLANLAN_hust·2023-10-31 04:49

A-LOAM(后端2)地图中的线面特征提取及优化问题构建-算法流程+代码注释

由于机械式激光雷达的性质，我们在寻找匹配的过程中需要注意线束相关的约束，以免构建的约束不符合实际。

Rhys___·2023-10-30 22:07

自定义点云的数据类型PointXYZIRT

PCL支持的点云数据类型有PointXYZ、PointXYZI等，但是对于速腾、Velodyne等激光雷达的原始点云中还包含了激光点线号ring和每个激光点的时间戳信息，在读取该类点云时需要基于PCL库自定义点云格式才能读到原始点云的所有信息

Lusix1949·2023-10-30 15:16

特征级融合_深度学习基于摄像头和激光雷达融合的3-D目标检测

提到过的摄像头和激光雷达在目标检测任务的融合方法，有AVOD、PointFusion、RoarNet和F-PointNets等。这里列出一些近期的论文讨论。

weixin_39610774·2023-10-29 20:00

相机和激光雷达联合标定学习

1相机和激光雷达标定1.1离线标定使用标定板的标定方法1.1.1相机和激光雷达标定工具箱Matlab2005年的标定方法，实测有效，这儿有改进版自测总结：1、标定时依靠matlab相机标定工具箱，该工具箱对标定板离相机距离有较高的要求

等待小弟666·2023-10-29 20:00

ICRA 2023 | 最新激光雷达-相机联合内外参标定，一步到位！

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取今天自动驾驶之心很荣幸邀请到石头，为大家分享ICRA2023最新的激光雷达-相机的联合标定方法，可同时标定内参和外参。

自动驾驶之心·2023-10-29 20:55

【传感器标定】路侧激光雷达和相机的标定(1)

1.前言这里要描叙的场景比较简单，就是在路口矗立着路杆，杆子上面安装了多路摄像机,激光雷达和毫米波雷达。

昌山小屋·2023-10-29 20:55

3D激光雷达与图像传感器的外参标定

激光雷达与摄像机的外参标定自动驾驶应用中激光雷达(3D扫描)与图像特征融合需要明确两个传感器的外参数，那么如何获得此外参数呢？

CS_Zero·2023-10-29 20:25

【文献分享】基于线特征的激光雷达和相机外参自动标定

论文题目：Line-basedAutomaticExtrinsicCalibrationofLiDARandCamera中文题目：基于线特征的激光雷达和相机外参自动标定作者：XinyuZhang,ShifanZhu

K.Fire好好睡觉·2023-10-29 20:24

Ubuntu18.04鲁班猫ROS-melodic适配镭神智能C16多线激光雷达

前言本文记录在Ubuntu18.04-melodic中适配镭神智能C16多线雷达的过程，使用最近比较火的国产ROS开发板鲁班猫(LubanCat)进行适配。准备硬件一套镭神智能C16多线雷达套件(雷达主体、电源适配器、网线-用来通信)一个ROS开发板鲁班猫，用于提供Ubuntu18.04-melodic系统环境预期效果将LslidarC16雷达连接鲁班猫主控，可通过rviz查看输出pointc

Errorbot·2023-10-29 12:13

激光雷达物体检测（三）：俯视图检测算法

一、VoxelNet1.特征学习网络(featurelearningnatwork)Group&Sampling:每个网格内部随机采样固定数目的点，不足的则重复VoxelFeatureEncoding(VFE):全连接层提取点特征，每个点的特征与网格内所有点的特征均值进行拼接，得到新的点特征StackedVFE：重复多次VFE2.3D卷积网络(convolutionalmiddlelayers)提

anthony-36·2023-10-29 01:28

【SLAM学习】（三）激光雷达原理及分类

文章目录测距原理三角测距原理TOF测距原理雷达分类机械激光雷达MEMS激光雷达相控阵激光雷达FLASH激光雷达激光雷达的数据测距原理三角测距原理三角测距原理如上图：激光雷达发射器先发射激光，经过物体（ObjectObjectObject

Magical-E·2023-10-29 01:57

2.1.2 激光雷达

N维先生·2023-10-29 01:27

计算机视觉激光雷达结合无监督学习进行物体检测的工作原理

一、简述激光雷达是目前正在改变世界的传感器。它集成在自动驾驶汽车、自主无人机、机器人、卫星、火箭等中。

坐望云起·2023-10-29 01:54

辅助驾驶功能开发-功能对标篇(17)-NGP 城市辅助系统-小鹏

横向对标参数厂商小鹏车型P5上市时间2022/9/17方案10V5R+1DMS摄像头前视摄像头*1【三目】侧视摄像头*4后视摄像头*1环视摄像头*4DMS摄像头*1雷达毫米波雷达*54D毫米波雷达/超声波雷达*12激光雷达

门开了她来了·2023-10-28 11:35

2020年紧抓10大传感器风口，开启传感器掘金时代

从2019年的发展现状来看，接下来，MEMS传感器、CMOS图像传感器、激光雷达和TWS耳机等将会是2020年传感器行业的主旋律。

凉茶子·2023-10-28 05:48

Ansys Zemax | 使用OpticStudio进行闪光激光雷达系统建模（下）

在消费类电子产品领域，工程师可利用激光雷达实现众多功能，如面部识别和3D映射等。

ueotek·2023-10-27 14:44

Ansys Zemax | 使用 OpticStudio 进行闪光激光雷达系统建模（上）

前言在消费类电子产品领域，工程师可利用激光雷达实现众多功能，如面部识别和3D映射等。

ueotek·2023-10-27 14:43

一文详解无人驾驶中的各种感知传感器

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/x2DFJtEgQBCKDi4tcw06OA【嵌牛导读】本文介绍无人驾驶中几种主流的环境感知传感器，包括视觉摄像机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达

5c36a4bce64b·2023-10-27 12:51

什么是激光雷达的“发动机技术”？一文讲透行业技术壁垒

划重点：1.机械式激光雷达是机械扫描，混合固态激光雷达（MEMS、转镜、棱镜）也是机械扫描。

九章智驾·2023-10-27 10:24

Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/2203.056621引言激光雷达的一个问题是产生的点云随距离变远而变得稀疏。

byzy·2023-10-27 07:11

[论文阅读]MVF——基于 LiDAR 点云的 3D 目标检测的端到端多视图融合

MVFEnd-to-EndMulti-ViewFusionfor3DObjectDetectioninLiDARPointClouds论文网址：MVF论文代码：简读论文这篇论文提出了一个端到端的多视角融合(Multi-ViewFusion,MVF)算法,用于在激光雷达点云中进行

一朵小红花HH·2023-10-27 07:07

[论文阅读]Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection（PDV）

然而，激光雷达的发散点模式随着距离的增加而导致采样点云不均匀，不适合离散体积特征提取。当前的方法要么依赖体素化点云，要么使用低效的最远点采样来减轻密度变化引起的有害影响，但在很大程度上忽略了点密度

一朵小红花HH·2023-10-27 07:26

镭神16线激光雷达跑SC-LeGo-LOAM算法

一、运行环境环境：ubutu18.04+ros:melodic+pcl:1.8+gtsam+metis环境配置：Eigen3.3.4PCL1.8.1（1.11不能用）ceres2.0.0gtsam4.0.0雷达参数：二、下载编译运行已修改配置的源码文件，下载catkin_make即可跑通。https://gitee.com/zhankun3280/lslidar_c16_lego_loam首先，要

酸梅果茶·2023-10-27 01:23

Lego-Laom算法深度解析

文章目录参考链接系统概述1.点云分割模块1.1生成距离图像1.2地面点的初步筛选1.3基于BFS的点云分割2.特征检测2.1特征提取2.1.1点云去畸变2.2特征提取3雷达里程计3.1特征匹配3.2位姿估计

Lusix1949·2023-10-27 01:46

点云配准介绍与示例代码

当使用传感器（如激光雷达、摄像头等）从不同视角或位置获取多个点云时，这些点云可能存在不同的坐标系和姿态，使得它们直接叠加或进行比较。

爱钓鱼的歪猴·2023-10-26 22:11

点云处理【六】(点云分割)

点云分割第一章点云数据采集1.点云分割点云数据中包含目标物体，点云分割算法即将物体分割出来。

略知12·2023-10-26 22:08

在CARLA中手动开车，添加双目相机stereo camera，激光雷达Lidar

CARLA的使用逻辑：首先创建客户端设置如果2秒没有从服务器返回任何内容，则终止client=carla.Client("127.0.0.1",2000)client.set_timeout(2.0)从客户端中getworldworld=client.get_world()设置setting并应用这里使用固定时间步长的异步模式settings=world.get_settings()setting

河北一帆·2023-10-26 22:59

整个自动驾驶小车001：概述

我有多个，不少于4个，我可以前后左右四个方向都搞一个3，l298n模块，用来控制马达，实现前后左右4，小车底盘+轮子+马达+线+充电宝2个（一个给马达供电，一个给是树梅派供电）5，单目摄像头，有6，2D激光雷达

搞IT的锋·2023-10-26 09:19

lidar_camera_calib学习笔记（激光雷达相机标定）

参考项目链接：https://gitee.com/manifold/lidar_camera_calib/tree/master项目提供的bag中的信息pointgrey.yaml文件内容%YAML:1.0K:!!opencv-matrixrows:3cols:3dt:ddata:[1061.37439737547,0,980.706836288949,0,1061.02435228316,601

Flying Stone·2023-10-25 22:53

【项目分享】使用 PointNet 进行点云分割

介绍“点云（pointcloud）”是一种用于存储几何形状数据的重要数据结构类型。由于其不规则的格式，在用于深度学习应用程序之前，它通常会转换为规则的3D体素网格或图像集合，这会使数据变得不必要地大。PointNet系列模型通过直接使用点云解决了这个问题，同时尊重点数据的排列不变性。PointNet系列模型为从对象分类、部分分割到场景语义解析等应用提供了一个简单、统一的架构。在此示例中，我们演示了

穗虔居士·2023-10-25 19:53

论文学习笔记（三） SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation

『写在前面』无意间看到了《深度学习在点云分割中的应用》干货总结，原视频为SGPN原作者的技术分享，便搜来仔细研读一番~SGPN是首个使用原始点云作为输入的实例分割网络，本篇blog为方便自己回忆要点用，

Wilber529·2023-10-25 19:22

双激光雷达标定程序

(ChineseVersion)此双激光雷达标定程序基于PCL和CERES优化库进行开发，易于理解。若想追求更高精度的标定效果，可以在此基础上进行二次开发。

白色小靴·2023-10-25 16:42

Ros cartographer 搭载 landmark 保姆级操作上手教程

防止cartographer在长廊中因为激光雷达的射程范围不够导致后期回环中定位失效，以至自己设备的定位乱跳，如果不幸跳入墙体中，则会整个设备则会陷入假死整体上land

忒懂先生·2023-10-25 16:41

激光雷达标定板在自动驾驶中的具体应用步骤

激光雷达标定板在自动驾驶领域中发挥着重要的作用，它不仅可以提高激光雷达的感知精度和稳定性，还可以测试和评估自动驾驶车辆的性能和安全性，为自动驾驶技术的发展和应用提供了重要的支持和保障。

JYGD686868·2023-10-25 16:54

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