一、智能汽车NOA加快普及，L3上路利好智能感知硬件1、感知层是ADAS最重要的一环先进驾驶辅助系统（ADAS，Advanceddriver-assistancesystem）分“感知层、决策层、执行层”三个层级，其中感知层是最重要的一环，即收集、识别各种场景，主要包括车辆运动感知（感知车辆行驶中速度、角度及高精度定位等信息）和环境感知（感知车辆行驶中交通路况和车身环境等信息）。其中，环境感知的感

摘要：目前，正见证着4D多普勒雷达和激光雷达测距传感器的蓬勃发展，它们产生的3D点云包含了有关每个点相对于传感器的径向速度信息。

论文链接LIO-SAM0.Abstract提出了一种通过平滑和映射进行紧耦合激光雷达惯性里程计的框架LIO-SAM，它实现了高精度、实时的移动机器人轨迹估计和地图构建LIO-SAM在因子图上制定激光雷达惯性里程计

目录1.双目成像原理2.双目测距python代码3.python代码转为c++代码(1)双目相机参数（2）立体校正（3）立体匹配4.opencv的点云图转为ros点云图1.双目成像原理摘自《视觉SLAM

文章目录前言Launch文件了解XML文件Launch文件作用Launch文件常用标签实例--作业1的Launch文件TFTree介绍发布坐标变换--海龟例程获取坐标变换--海龟自动跟随例程rqt_工作箱前言你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业本文内容是我为复试准备的第二个项目欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容预置知识：基本Python语法，基本linux命

四、产业链及竞争格局激光雷达产业链可以分为上游（光学和电子元器件）、中游（集成激光雷达）、下游（不同应用场景）。

激光雷达作为现代精确测距和感知技术的关键组成部分，在近几年里取得了令人瞩目的发展。

文章目录前言机器人简介机器人应用与前景机器人形态机器人的构成ROS基础ROS的作用和特点ROS的运行机制ROS常用命令前言你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业本文内容是我为复试准备的第二个项目欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容预置知识：基本Python语法，基本linux命令行使用以下的几个专栏是本人比较满意的专栏(大部分专栏仍在持续更新)，欢迎大家的关注：

系列文章目录前言一、激光雷达-相机标定建立了三维激光雷达点和二维相机数据之间的对应关系，从而将激光雷达和相机输出融合在一起。激光雷达传感器和相机被广泛用于自动驾驶、机器人和导航等应用中的三维场景重建。

导航仿真概述导航是机器人系统中最重要的模块之一，比如现在较为流行的服务型室内机器人，就是依赖于机器人导航来实现室内自主移动的，本章主要就是介绍仿真环境下的导航实现，主要内容有:导航相关概念导航实现:机器人建图(SLAM

Theusersofbike-sharingarealwayslamentingaboutavarietyofproblemsofthebikes.2）结合自己的生活、学习、工作、兴趣等，想象在什么语境下会用到这个表达

此次防爆测试的产品部件包括：防爆激光雷达、防爆型无线充电器、防爆拾音器、防爆TOF探测器、防爆按钮、隔爆声光报警器、AGV动

现有方法很大程度上依赖昂贵的激光雷达传感器来获取准确的深度信息。虽然最近推出了伪激光雷达作为一种有前

Title:Livox_ros_driver2消息(msg)类型对SLAM应用程序的适配文章目录I前言II.查看ROS消息III.LivoxROS驱动的消息类型IV.适配修改应用程序V.总结I前言有时候

例如，无人驾驶汽车使用视频、雷达与激光雷达来观察周围的世界。

采集设备包括：摄像头、激光雷达和高清雷达等，并且还包括了车辆的GPS位置和行驶信息。总共有91个视频序列，每个视频时长从1分钟到4分钟不等，加起来一共是2小时。

Vue官方团队在2023年的最后两天发布了Vue3.4的版本命名为“SlamDunk”（灌篮高手）。Vue3自2020年发布，到目前为止已经有三年半的时间（想不到吧，Vue3已经发布了这么久了）。

以下是该技术的介绍：1.技术原理：3D目标检测使用激光雷达、摄像头等传感器采集场景信息，并将其转换为点云数据。通过对点云数据进行处理和分析，可以检测出场景中的物体，并确定其位置和姿态信息。

论文链接ORB-SLAM0.Abstract本文提出了ORB-SLAM，一种基于特征的单目同步定位和建图(SLAM)系统该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性，允许宽基线环路闭合和重新定位，并包括全自动初始化选择重建的点和关键帧的适者生存策略具有出色的鲁棒性

文章目录前言作业1答案1前言你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业本文内容是我为复试准备的第二个项目欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容预置知识：基本Python语法，基本linux命令行使用以下的几个专栏是本人比较满意的专栏(大部分专栏仍在持续更新)，欢迎大家的关注：ACM-ICPC算法汇总【基础篇】ACM-ICPC算法汇总【提高篇】AIoT(人工智能+物联网

这里以docker版本为例，在新版本下会更加稳定1安装Docker首先，你需要按照Docker官方的教程，安装dockerhttps://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/-/wikis/docker-installation不想看的话直接看这里#####OldDockerCleanup$sudoapt-getremovedock

1前言这一步是对之前专栏中一键安装介绍的一点扩展，是因为在后续的部署中，特别是雷达的驱动中，发现在docker的容器中无法接到雷达的数据，但是在容器外功能包能正常收到雷达的信号，后面发现是容器的IP没有在雷达的IP网段，即使主机设置的网段跟雷达一致！根本原因：这是因为使用的小鱼一键配置是从网络端直接拉过来的，所以在配置完了之后其实已经在系统里生成好了容器，并且这个容器会一直在，后面dockerst

============================================================这一步可以根据自己情况省略============================================================1ROSBAGDemo之前搜了一些教程，发现那些数据包都不能下载，还是官方教程靠谱。链接如下https://gitlab.com/au

感谢博主的提示Autoware1.10以上的软件都需要单独安装这个calibration标定工具箱1.nlopt安装新开一个终端：gitclonegit://github.com/stevengj/nlopt.gitcdnloptmkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall2.calibration_camera_lidar安装新开一个终端：mkdirca

在最开始我们提一个问题，标定工具也得安装在docker内？思路是这样的，在这里基于docker的autoware，后续的标定包应该放在工作空间，那工作空间是project的，那肯定不能放在docker里面，所以是否意味着每次nlopt这些都得重新安装和编译？在这里，最开始的思路是用docker安装autoware，然后再安装标定工具，但是这样有不少问题：1.比如docker每次关闭容器就会删除，改

使用LGSVL创建了激光雷达传感器，其中的原始点云PointCloud2类型的话题中含有intensity数据，并且在Rviz中可以将强度信息显示出来。

Ouster官方参考链接激光雷达与系统PTP时间同步+-------------------------------------+|Ubuntu18.04System|

目录设备及运行环境问题描述问题解决网络速度问题线程绑定CPU核心查看线程/进程运行在哪个CPU核心设置线程/进程运行在指定CPUCPU定频参考设备及运行环境激光雷达：ousterOS1-128硬件平台：

1、下载驱动文件需先创建一个ros工作区间，如何将代码下载至src文件夹mkdircatkin_ws_ouster/srccdcatkin_ws_ouster/srccatkin_init_workspacecd..sourcedevel/setup.shsudogedit~/.bashrc#将下列代码添加至打开的文件source~/catkin_ws_ouster/devel/setup.bas

礼盒的封面有SLAMDUNK的经典logo

特征点三角化（Triangulation）是VSLAM中一个非常基础的问题，它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。

一.Docker环境配置1.拉取Docker镜像sudodockerpullubuntu:16.04拉取的为ununtu16版本镜像，环境十分干净，可以通过以下命令查看容器列表sudodockerimages如果想删除多余的dockerimage，可以使用指令sudodockerrmi-f2.创建容器sudodockerrun-it-v/home/pc/docker/senmantic:/home

文章目录前言简单例程运行小海龟仿真启动节点查看计算图发布Topic调用Serviece用Python发布和接收Topic创建工作空间创建功能包，编译编写TopicPublisher节点编写TopicSubscriber节点运行节点自定义消息类型用Python注册和调用Serviece新建功能包在srv文件夹下，创建AddTwoNum.srv文件同上节,修改package.xml和CMakeList

摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度，但依旧是依靠摄像头数据进行3D目标的检测，受环境及天气状况影响较大；（2）激光雷达和惯性测量单元

面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计单位：西安交通大学针对问题：实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移提出方法：提出基于自适应的多分辨率RangeImage的动态点移除算法，并使用紧耦合的激光雷达惯导里程计

VIO主流成果VIO是属于SLAM领域中的一个子课题，典型的VIO系统同样是由前端、后端、回环检测等几部分构成的。VIO的前端按是否提取特征点

以下将分别介绍这些方面：感知环境信息智能汽车通过各种传感器来感知周围环境的信息，包括但不限于：雷达、激光雷达、摄像头、超声波等。

安装环境Ubuntu16.04+ROSkinect+OpenCV3.2.0目录一、ROSkinect安装1.安装ROS2.工作空间建立二、OpenCV安装三、Eigen安装四、ceres安装*五、Docker安装六、MYNT-EYE-VINS-Sample安装七、在MYNT上运行VINS-Mono八、标准数据集运行VINS-Mono九、保存轨迹一、ROSkinect安装注：不同版本的ubuntu系

最近想学习一下无人驾驶SLAM方面的内容DynamicObjectSLAMinAutonomousDriving常规的SLAM算法首先假设环境中所有物体均处于静止的状态。

SLAM中使用闭环检测进行重定位的步骤如下：使用特征匹配算法，在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。对匹配结果进行评分，保留得分较高的匹配。对保留的匹配进行验证，判断是否构成闭环。

利用ROS实时运行ORB-SLAM21.启动ROS:roscore2.打开摄像头（笔者使用的相机是奥比中光的AstraS深度相机）：roslaunchastra_cameraastra.launch在/

读取雷达的点云数据的方法可以参我写的另一篇博文11.2PCL从ROS获取激光雷达的点云数据及处理-CSD

引用的博文路径如下（本人也是刚开始看PCL的运用，本文是完全抄下面博主的内容，觉得这位博主写的很详细很清楚，并且自己运行了一遍有效）：ROS入门——PCL激光雷达点云处理（1）_pcl::torosmsg-CSDN

其实很简单，分三步走就可以：首先是通过ROS打开激光雷达，查看PCL配置需要的信息。然后是用PCL通过ROS发布的topic获取激光雷达的数据。最后将ROS和PCL结合。

SplaTAM全称是《SplaTAM:Splat,Track&Map3DGaussiansforDenseRGB-DSLAM》，是第一个（也是目前唯一一个）开源的用3DGaussianSplatting

DeepFusionLidar-CameraDeepFusionforMulti-Modal3DObjectDetection用于多模态3D物体检测的激光雷达相机深度融合论文网址：DeepFusion论文代码

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中发挥着重要的作用，通过建立概率模型和应用贝叶斯推断，可以处理激光雷达数据的不确定性，并提供准确的目标检测和跟踪结果。概率模型是激光雷达目标检测和跟踪的基础。

车辆专业普通高校研究实习生一枚，刚入门接触SLAM，目前只看了综述，开个博客，记录一下自己的学习过程，如果有人能看到，希望不吝赐教，指明方向和道路，万分感谢啦☺?。

4D毫米波雷达被视为未来车载雷达的一种可能的标准配置，因为它在多方面优于传统的毫米波雷达和低线激光雷达，能与高线激光雷达互补。预计这种雷达将被广泛应用于各种车型中。

最近调试S-Fast-LIO算法，包含PCL的C++LidarSLAM算法，编译时间总是很长难以忍受。花了小半天，探究了下方法，并做总结。