激光雷达SLAM

【白雪扇贝每日一句特训班第6期】听力怎么破，要哭。。

-CharlesLamb2020年2月25日扇贝每日一句2021年倒计时310天小牛的第75
小牛小牛o·2023-08-19 16:39

【3D激光SLAM】LOAM源代码解析--scanRegistration.cpp

系列文章目录·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–scanRegistration.cpp写在前面本系列文章将对LOAM源代码进行讲解，在讲解过程中，涉及到论文中提到的部分，会结合论文以及我自己的理解进行解读
K.Fire好好睡觉·2023-08-19 13:54

【产品应用】一体化伺服电机在激光雷达设备中的应用

激光雷达作为一种重要的感知技术，被广泛应用于气象探测、追踪、机器人导航、风力资源等领域。而在激光雷达设备中，一体化伺服电机的应用正发挥着重要的作用。
BB8=_=NiMotion·2023-08-19 13:31

概念解析 | 群像素激光雷达

群像素激光雷达技术解析注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:群像素激光雷达技术。
R.X. NLOS·2023-08-19 12:00

激光雷达+imu_激光雷达——定位

使用激光雷达进行定位，不同于GPS能够直接得到地球表面的绝对坐标，也不同于IMU和里程计那样可以通过积分获得位姿数据；它需要事先对某一区域进行建图，然后利用LiDAR、摄像机、IMU等传感器数据，与高精地图的先验特征的匹配关系计算出当前相对于点云图的位姿
weixin_39600400·2023-08-19 12:21

2023届-SLAM算法校招面经

有需要可以帮看简历：mail：[email protected]年6月初终于尘埃落定，今年受大环境影响，这一路可以说是步履维艰，我的投递的行业主要面向机器人和自动驾驶，投递岗位大部分是算法工程师，其中也包括C++开发和少量的测试岗，在面试过程中加深了对车企、自动驾驶、扫地机、测绘等的认识，现在关于这几个领域的话题也能侃侃两句。就校招面试过程中的一些经历做个记录（涉及隐私的就删去了哈）：某纵算法一
代码多少钱一两·2023-08-19 10:14

mloam

以读“pcd”：读取4个激光雷达数据，inputestimator.inputCloud(cloud_time,laser_cloud_list);inputCloud展开：给每个激光雷达的三维点赋⼀个
代码多少钱一两·2023-08-19 10:43

【第七讲---视觉里程计1】

经典SLAM中以相机位姿-路标来描述SLAM过程特征提取与匹配路标是三维空间中固定不变的点，可以在特定位姿下观测到在视觉SLAM中，可利用图像特征点作为SLAM中的路标特征点特征点是图像中最具代表性的部分
释怀°Believe·2023-08-19 06:25

ADAS-干货|自动驾驶汽车E/E拓扑架构与软件功能框架

引言之前在公众号中我们对自动驾驶常见传感器的原理进行了讲解，如《可见光相机》《IMU惯导传感器》《GPS传感器原理》《毫米波雷达原理》以及《激光雷达原理》。
Joker.Mao·2023-08-19 03:54

激光雷达 01 线数

一、线数对于360°旋转式和一维转镜式架构的激光雷达来说，有几组激光收发模块，垂直方向上就有几条线，被称为线数。这种情况下，线数就等同于激光雷达内部激光器的数量[参考]。
Darren_pty·2023-08-19 02:29

《论文阅读14》FAST-LIO

一、论文研究领域：激光雷达惯性测距框架论文：FAST-LIO:AFast,RobustLiDAR-inertialOdometryPackagebyTightly-CoupledIteratedKalmanFilterIEEERoboticsandAutomationLetters
Darren_pty·2023-08-19 02:58

近2周法语名言摘录

Unepersonnequin'ajamaiscommisd'erreursn'ajamaistentéd'innover.AlbertEinsteinAimer,cen'estpasseregarderl'unl'autre,c'estregarderensembledanslamêmedirection.AntoineDeSaint-ExupéryPourcequiestdel'avenir
Mandy生活札记·2023-08-19 01:32

Lambda 表达式 看这一篇就够了

在学习Lambda表达式之前我们要先学习一个概念函数式接口函数式接口：任何一个接口如果只有一个抽象方法那么他就是函数式接口对于函数式接口我们可以通过Lambda表达式来创建他的对象publicclassLambadaTest
爱吃饭团煲·2023-08-18 15:35

（SLAM）对单应矩阵的理解

其实单应矩阵描述的就是同一平面的点在不同图像之间的映射关系举个例子来说明：假如我们去超市用支付宝付款，而扫描二维码的时候，我们不需要正对着二维码，而是多少带着点角度，你会发现就算偏转很大的角度也能识别出来。这其中的过程就是先将二维码从背景中提取出来，并且变成非常工整的矩形二维码。这个二维码是一个平面，所以满足同一个平面的要求。这就是单应矩阵的一个非常重要的应用：图像矫正。除此之外单应矩阵还有很多的
我就是李先森·2023-08-18 14:54

激光雷达和相机联合标定【转】

1.相机内参标定  相机内参标定工具：相机内参由autoware_camera_calibration脚本获得的，该脚本是官方ROS标定工具的一个分支（即ROSCameraCalibrationTools）。  这部分的理论知识和标定工具的使用方法可参考我之前写过的一篇博客，传送门（讲解了在ROS下进行相机内参标定和去畸变方法）。2.相机-LIDAR联合标定  目前已知四种标定工具：Autowar
iceyer·2023-08-18 13:04

Eigen线性代数库相关教程

一、参考资料Eigen官网Eigen库学习笔记Eigen部分功能介绍eigen中四元数、欧拉角、旋转矩阵、旋转向量Eigen中三维位姿表示方式以及相互转换SLAM本质剖析-Eigen二、相关介绍1.Eigen
花花少年·2023-08-18 09:12

C语言编程：坐标系的平移和旋转

例如，一辆车上有很多个传感器，包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达。在同一时刻感知到外部环境信息后，由于不同传感器基于自身坐标系，在数据融合之前需要将目标信息转换到同一个坐
chhttty·2023-08-18 01:48

机器人无人车项目开发学习 上下位机软硬结合python jetson nano ros

rosinstalllearn方法屡试不爽爽爽爽1.启动wscd/home/itcast/0ros_learn/0zkdrosmelodic已经catkin_make完了slam_sim_demosourcedevel
AIchiNiurou·2023-08-18 01:41

java 8 hashmap 遍历方式

publicclassLambdaMap{privateMapmap=newHashMapSystem.out.println("map.get("+key+")="+map.get(key)));}/
老萧coder·2023-08-17 20:13

C#解析读取pcd文件

C#解析pcd文件内点云数据前言代码后言前言这一段时间做Benewake激光雷达的测试，涉及到对pcd点云文件数据的解析，在网络上找了一圈，就发现个pclsharp的，不知道是我配置错了还是系统的问题，
吾名三十二划·2023-08-17 17:52

gmapping使用数据集

roscorerosparamsetuse_sim_timetruerosrungmappingslam_gmappingscan:=base_scanrosrunrvizrvizaddmap设置topic
循梦渡·2023-08-17 14:48

无服务器架构发布啦！

目前支持AWSLambda、ApacheOpenWhisk、MicrosoftAzure，并且正在扩展以支持其他云提供商。Serverless降低了维护应用程序的总成本，能够更快地构建更多逻辑。
分享IT资源·2023-08-17 09:48

函数性能探测：更简单高效的 Serverless 规格选型方案

借助2023年由OpenAI所带来的AIGC风潮，以阿里云函数计算FC、AWSLambda为代表的Serverless以其更高成本效益、更简化的后端代码&扩展性及更极致的弹性等众多特性，将开发者从繁重的手动资源管理与性能成本优化中解放
阿里云云原生·2023-08-17 08:46

Lidar_imu自动标定源码阅读（二）——calibration部分

Lidar_parser_base.h：激光雷达分析器基础#pragmaonce#include#include//constexprfloatdeg2rad=M_PI/180.0f;//定义激光校正类
有了个相册·2023-08-17 07:16

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】SLAM（概念篇）

目录前言几个高频面试题目计算机视觉和slam区别占栅格地图和高精地图有哪些差别？非结构化道路的SLAM问题？抑或者激光SLAM的退化特性？地图表达与实际环境的差异？
林聪木·2023-08-17 00:06

科大讯飞-大视角差图像特征提取及匹配挑战赛2023

1.比赛简介背景图像匹配是图像视觉领域一个重要的研究分支，被广泛应用于解算相邻帧之间的相对运动状态、计算点云等任务，是视觉导航、三维重建、视觉SLAM方向的基础研究领域，它通过对影像内容、特征、结构、关系
cnjs1994·2023-08-17 00:26

2020-06-27

3224190418334657肠道屏障在疾病中的意义28341747肠道共生微生物将肠道免疫细胞与天然受体SLAMF4结合，有助于肠道对肠道病原体的免疫保护29760448高血压和慢性肾病患者的肠道菌群和脑
吖吖雪羽·2023-08-16 16:39

函数性能探测：更简单高效的 Serverless 规格选型方案

借助2023年由OpenAI所带来的AIGC风潮，以阿里云函数计算FC、AWSLambda为代表的Serverless以其更高成本效益、更简化的后端代码&扩展性及更极致的弹性等众多特性，将开发者从繁重的手动资源管理与性能成本优化中解放
·2023-08-16 15:34

函数性能探测：更简单高效的 Serverless 规格选型方案

借助2023年由OpenAI所带来的AIGC风潮，以阿里云函数计算FC、AWSLambda为代表的Serverless以其更高成本效益、更简化的后端代码&扩展性及更极致的弹性等众多特性，将开发者从繁重的手动资源管理与性能成本优化中解放
·2023-08-16 15:55

DSO全家桶（三）——DSO前端：初始化

对于单目SLAM来说，我们通常至少需要
小C酱油兵·2023-08-16 12:54

DSO全家桶（一）——DSO流程概述

随后，在学习的过程中，也遇到非常多的挫折，虽然现在还有很多问题没彻底搞清楚，但是有幸的是，泡泡机器人SLAM的朋友们为我提供了非常多的帮助，其中包括但不限于勇哥(赵开勇)、威爷(曲星威)、晨博(邱笑晨)
小C酱油兵·2023-08-16 12:24

【SLAM】ORBSLAM34macOS: ORBSLAM3 Project 4(for) macOS Platform

文章目录配置ORBSLAM34macOS版本运行步骤：版本修复问题记录：编译fix运行fix配置硬件：MacBookProIntelCPU系统：macOSVentura13.4.1ORBSLAM34macOS
phdsky·2023-08-16 10:05

禾赛科技Q2营收交付双新高，国产激光雷达从量变到质变

随着2022年激光雷达元年、2023年城市智能辅助驾驶（NOA）元年相继到来，激光雷达产业迎来爆发期。
美股研究社·2023-08-16 08:00

利用python实现激光雷达LAS数据滤波的7种方式，使用laspy读写

激光雷达（LiDAR）数据在实际应用中可能受到噪声和不完美的测量影响，因此数据去噪和滤波方法变得至关重要，以提高数据质量和准确性。以下是一些常用的激光雷达数据去噪与滤波方法。
新月清光·2023-08-16 03:44

从零实战SLAM-第六课（特征点匹配）

--------------------------------------------------------------------------------------------视觉里程计也叫作SLAM
pzb19841116·2023-08-15 18:48

从零实战SLAM-第七课（多视角几何）

在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------特征匹配之后，得到了特征点之间的对应
pzb19841116·2023-08-15 18:48

从零实战SLAM-第八课（非特征点的视觉里程计）

在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------特征点法流程：1.在图像中提取特征点
pzb19841116·2023-08-15 18:48

从零实战SLAM-第二课（SLAM中的基础数学）

在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------空间数据的表达方式：点和向量两种形式
pzb19841116·2023-08-15 18:17

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）

在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------相机的最基础模型就是针孔相机模型针孔
pzb19841116·2023-08-15 18:47

禾赛激光雷达sdk调试

1.产品型号："PandarXT-32"2.Sdk地址，选择相应的版本https://github.com/HesaiTechnology/根据官网教程安装配置即可；3.激光雷达硬件通过网线连接到主机，
这个名字真好听·2023-08-15 17:51

函数性能探测：更简单高效的 Serverless 规格选型方案

借助2023年由OpenAI所带来的AIGC风潮，以阿里云函数计算FC、AWSLambda为代表的Serverless以其更高成本效益、更简化的后端代码&扩展性及更极致的弹性等众多特性，将开发者从繁重的手动资源管理与性能成本优化中解放
·2023-08-15 16:10

史上最简SLAM零基础解读(10.4) - g2o(图优化)→示例代码讲解(slam十四讲第二版为例)

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red
江南才尽，年少无知！·2023-08-15 14:49

ORB特征点提取算法试验

前阵子推进毕设，通过各种教材、论文和博客的调研，总算对视觉SLAM有了一个比较宏观的了解，摘录归纳了许多特征提取和跟踪的算法，最后初步方案决定为对ORB-SLAM展开研究。
半昧白兰地·2023-08-15 13:40

Opencv 之ORB特征提取与匹配API简介及使用例程

Opencv之ORB特征提取与匹配API简介及使用例程ORB因其速度较快常被用于视觉SLAM中的位姿估计、视觉里程、图像处理中的特征提取与匹配及图像拼接等领域本文将详细给出使用例程及实现效果展示1.API
明月醉窗台·2023-08-15 13:10

ORB-SLAM2学习笔记7之System主类和多线程

文章目录0引言1整体框架1.1整体流程2System主类2.1成员函数2.2成员变量3多线程3.1ORB-SLAM2中的多线程3.2加锁0引言ORB-SLAM2是一种基于特征的视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping
ZPILOTE·2023-08-15 12:37

【PCL】激光雷达常用传统感知算法学习

喜欢的朋友可以关注一下，下次更新不迷路文章目录:smirk:1.算法介绍:blush:2.常用算法示例:satisfied:3.过滤与聚类算法示例:satisfied:3.融合估计算法示例1.算法介绍激光雷达常用的感知算法主要包括以下几种
Frank学习路上·2023-08-15 12:28

点云基础知识介绍

目录一、点云数据采集1.图像衍生点云2.激光雷达点云3.RGB-D点云4.SAR点云二、点云特征三、点云应用四、基准数据集本文由CSDN点云侠原创，原文链接。爬虫网站自重，把自己当个人。
点云侠·2023-08-15 12:48

python实现CSF地面点滤波

目录一、算法原理二、读取las点云三、算法源码四、结果展示五、CloudCompare实现一、算法原理布料模拟滤波处理流程：1）利用点云滤波算法或者点云处理软件滤除异常点；2）将激光雷达点云倒置；3）设置模拟布料
点云侠·2023-08-15 12:47

OpenCV 相机参数标定（Camera Calibration）

本文参考链接：https://www.jianshu.com/p/9a4d9f9dfedc感谢原博主～本文介绍使用OpenCV程序来进行相机标定，并根据自己的摄像机参数来修改ORB-SLAM2使用的yaml
Wafei·2023-08-15 01:17

ORB-SLAM2第二节---双目地图初始化

比起单目初始化，而双目实现地图的初始化非常简单，只需要一帧（左右目图像）即可完成初始化。行特征点统计。考虑用图像金字塔尺度作为偏移量，在当前点上下正负偏移量（r)内的纵坐标值都认为是匹配点可能存在的行数。之所以这样做，是因为极线矫正后仍然存在一定的误差，通过这种方式可以避免漏匹配。对于左图中极线上的投影像素点，在右图中搜索的纵坐标范围是minr~maxr。粗匹配。在左图中的特征点与右图中的候选匹配
好人cc·2023-08-15 00:59
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