激光Slam

OpenCV中常用特征提取算法（SURF、ORB、SIFT和AKAZE）用法示例（C++和Python）

OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法，广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例，涵盖C++和Python两个版本。

点云SLAM·2025-07-21 20:03

智界R7智驾功能和性能评价

一、智驾行车能力标题硬件配置与系统架构感知硬件：Max/Ultra版搭载1个192线激光雷达、3个毫米波雷达（含1个4D成像雷达）、12个超声波雷达、11个高清摄像头（含前向800万像素双目+鱼眼镜头）

TheWanderers·2025-07-21 19:54

ros2 server 可以设置命令同时获取位置

为了便于演示，位置用一个简单计数器模拟；你可以把它替换成TF、里程计或SLAM输出。一、创建功能包bash复制ros2pkgcreate--build-typeament_cmakep

·2025-07-21 17:44

3D TOF 安全防护传感器

高精度：相比激光雷达精度更高，重复精度可达毫米级。简便软件设置

Laurel Vision·2025-07-21 08:38

手持激光雷达单木分割——以河南工程学院杰出校友杨靖宇将军雕塑背后树林为例

教学相长，最近带学生激光雷达实习，采集了河南工程学院校园机载、车载和手持激光雷达数据，针对手持激光雷达，也来玩玩单木分割。

河工点云智绘WangG·2025-07-21 07:31

【I3D 2024】Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images

文章目录1.李群与李代数2.相机运动模糊建模3.相机运动轨迹近似3.1.线性插值3.2.三次样条插值3.3.K阶贝塞尔曲线插值1.李群与李代数参考博客：视觉SLAM十四讲-李群与李代数。

__星辰大海__·2025-07-21 06:26

深入解析AI原生云服务冷启动时延优化：JVM字节码预编译引擎核心技术剖析

根据AWSLambda实测数据，传统JVM应用的冷启动时间高达1-5秒，这在需要快速弹性扩缩容的AI推理、实时数据处理等场景中可能造成严重的服务降级。

梦玄海·2025-07-21 00:37

自动驾驶激光3D点云处理系统性阐述及Open3D库函数应用

一、自动驾驶激光3D点云处理的核心挑战与流程自动驾驶系统依赖激光雷达（LiDAR）生成的高精度3D点云数据实现环境感知，其处理流程需解决以下核心问题：数据规模与实时性：现代LiDAR每秒生成数百万点，需在毫秒级完成处理以支持决策

一碗白开水一·2025-07-20 14:59

深化产教融合，共筑强国梦想 |国内一流重点高校师生走进激光院

其中，激光院重点交流了推动科技强国的自身定位及关键核心技术攻关的方向；高校则分享了在基础物理前沿研究、学科建设及创新人才培养方面的突出优势与成果。围绕“人才发展”主题

·2025-07-20 12:15

[硬件电路-40]：从物理世界到数字软件，信号处理的共通性

前言：从激光的光信号，到电磁波信号处理，到模拟电路的信号处理，到数字电路的信号处理，到软件的信号处理。从纯粹的物理世界到虚数字化的虚拟世界。

·2025-07-20 12:12

科技照亮童心|激光院与跳伞塔社区开展公益活动

7月11日，激光院联合跳伞塔社区开展“科娃讲堂”青少年科普公益活动，进一步推进激光院属地化发展，履行央企担当，助力科技人才培养。30余名青少年走进“科娃讲堂”，与激光院优秀青年人才一起共话激光科技。

亚财动态·2025-07-20 11:39

2023电赛E题视觉部分OpenMV

电赛E题视觉基础部分：OpenMV固定于舵机云台前，屏幕画面置于镜头前，OpenMV将屏幕中数据信息，包括原点位置，激光点位置，A4靶纸边框位置利用串口传给主控芯片。

weixin_68704893·2025-07-20 08:48

2023全国电赛E题-目标控制与自动追踪系统-电控与图像处理代码（国一）

本方案在2023年获得全国一等奖，红绿激光主控均采用openmv，能准确识别红绿激光，稳定性强，在初测与复测时均能稳定运行。

井incloud《stdi0》;·2025-07-20 08:45

ros订阅相机深度信息_基于深度相机 RealSense D435i 的 ORB SLAM 2

具体到D435i这个型号，它可以提供深度和RGB图像，而且带有IMU，未来如果我们继续做视觉+惯导的SLAM也够用了。深度相机RealSenseD435i简介Intel官方给出了

·2025-07-20 04:17

海森矩阵（Hessian Matrix）在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍

在非线性最小二乘问题中（如SLAM或点云配准），通常我们有一个误差函数：f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x

点云SLAM·2025-07-19 23:08

【电脑】鼠标的基础知识

传感器：光学或激光传感器，用于捕捉移动信息并转换为数字信号传递给电脑。微处理器：处理传感器传输的数据，并将其转化为计算机可理解的命令。鼠标的类型无线鼠标：使用蓝牙、2.4GHz

Mike_Wuzy·2025-07-19 14:35

【世纪龙科技】智能网联汽车环境感知系统教学难题的创新实践

如何让学生在有限的教学条件下，深入理解激光雷达、毫米波雷达等核心部件的工作原理，并掌握实际应用能力？江苏世纪龙科技研发的《智能网联汽车环境感知系统VR教学软件》，为这一教学痛点提供了创新解决方案。

江苏世纪龙科技·2025-07-19 13:25

三维表面轮廓仪的维护保养是确保其长期稳定运行的关键

它利用激光或其他光源投射到被测物体表面，通过接收反射光或散射光，结合计算机图像处理技术，获取物体表面的三维坐标数据。这些数据可以进一步用于分析物体表面的形状、粗糙度、纹理等特征。

CHOTEST中图仪器·2025-07-11 13:44

什么是点云？怎么实现点云扫描？

这些点通过测量仪器获取，通常使用三维坐标测量机、三维激光扫描仪或照相式扫描仪等设备。每个点由X、Y、Z坐标和一个强度值组成，这个强度值通常反映了物体表面反射率返回信号的强度。

zhongqu_3dnest·2025-07-11 11:28

最全自动驾驶数据集（11/4号已更新）

技术方面，自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，以及强大的计算平台来处理大量数据，自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源，它提供了丰富的场景和条件，使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境

数据猎手小k·2025-07-11 10:27

BEV感知算法：自动驾驶的“上帝视角“革命

BEV的核心技术原理BEV感知算法的核心在于将来自摄像头、激光雷达等不同传感器的异构数据，通过深度学习网络统一转换到俯视坐标系。这一过程主要依靠三大关键技术：多

fmvrj34202·2025-07-11 02:33

电线杆拉线智能警示装置的技术实现路径

TLKS-PLSA-VII电线杆拉线智能警示装置通过激光与光导技术的创新融合，为这一问题提供了技术解决方案。一、光源选择与警示效率优化夜间警示的核心在于信号的精准传递，该装置选用660nm波段红色激

李子圆圆·2025-07-10 11:53

VL53L0X激光测距传感器资料汇总：您的智能测距解决方案

VL53L0X激光测距传感器资料汇总：您的智能测距解决方案去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/VL53L0X激光测距传感器资料汇总项目的核心功能/场景：提供VL53L0X传感器集成

伍熠逸Peg·2025-07-10 00:12

自动驾驶感知系统

目录感知传感系统介绍定位技术介绍自动驾驶感知传感系统激光雷达原理激光雷达类型激光雷达测距原理知名供应商介绍毫米波雷达超声波雷达工作原理超声波雷达类型常见自动驾驶传感器品牌及产品感知传感系统介绍利用摄像头捕捉图像信息

三十度角阳光的问候·2025-07-09 19:08

如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理

而AWSLambda为Serverless数据

AI天才研究院·2025-07-09 15:18

FDMA读写AXI BRAM交互：FPGA高速数据传输的核心技术

当你在手机上流畅播放4K视频、在自动驾驶系统中实时处理激光雷达点云时，背后都依赖于FDMA（FlexibleDirectMemoryAccess）与AXIBRAM的高效交互技术。本文将深入探讨这

芯作者·2025-07-08 16:44

CARIS HIPS and SIPS 12

它使您能够同时处理多波束、反向散射、侧扫声纳、单波束和激光雷达数据。它结合了最新的3D可视化技术，用于水文学，海洋学和海洋科学。

安若ly·2025-07-08 10:06

雷达mid360 和 Fast Lio

1.实时激光里程计+建图（SLAM）FAST‑LIO（及FAST‑LIO2）通过融合LiDAR点云与IMU数据，提供高频（可达~100 Hz）的位姿估计（实时里程计）与增量建图功能https://github.com

AugustInSopton·2025-07-08 07:07

3.二维码的类型以及等级介绍

这些等级主要基于激光打标技术对二维码质量参数的评估结果。一般刚打印或者喷墨生成的二维码，有客户要求必须扫码并判断等级。注意，一般需要扫码等

·2025-07-08 02:34

·2025-07-07 19:07

主流 3D 感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达

主流3D感知技术对比-iTOF、dTOF、结构光、激光雷达四类主流3D感知技术对比表对比维度iToF相机dToF相机固态LiDAR+可见光融合结构光相机测距原理连续调制光→相位差计算激光脉冲→飞行时间测距激光扫描点云

moonsims·2025-07-07 08:48

【STM32项目】基于Stm32c8t6-镭射激光打印机的设计（完整工程资料源码）

基于Stm32c8t6-镭射激光打印机的设计演示效果基于STM32-镭射激光打印机的设计前言：随着打印技术的快速发展，镭射打印技术也开始得到越来越广泛的应用。

物联网设计-妄北y·2025-07-07 04:27

【自动导引车领域涉及许多专业术语】

这是最基础的术语，指装备有自动导引装置（如电磁、光学、激光、SLAM等），能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。AMR:自主移动机器人。

是刘彦宏吖·2025-07-06 17:58

实战演练：用 AWS Lambda 和 API Gateway 构建你的第一个 Serverless API

实战演练：用AWSLambda和APIGateway构建你的第一个ServerlessAPI理论千遍，不如动手一遍！

·2025-07-06 09:54

CYA8009：超高速低噪声放大器的国产新标杆，全面超越AD8009！

关键性能参数对比：可以看到CYA8009凭借526ps的上升时间，能显著提升雷达与激光测距系统的响应精度；其70MHz高频段二次谐波失真低至-71dBc（干扰较AD8009降低27%），为5G基站提供提升

·2025-07-06 04:26

ROS：三维激光点云转二维激光pointcloud-to-laserscan

环境ubuntu20.04ros-noetic一、安装库sudoapt-getinstallros-noetic-pointcloud-to-laserscan二、构建ros-package#创建并初始化工作空间mkdir-p~/catkin_ws/srccd~/catkin_ws/src#创建ROS包catkin_create_pkgmy_pointcloud2laserroscpprospys

Xian-HHappy·2025-07-05 13:10

Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法

在无人机行业中，Deepoc大模型的潜力，提升其应用效果，可从以下多个关键方面着手：优化数据收集与处理多源数据采集扩充收集涵盖激光雷达点云、高精度地图、气象数据、无人机飞行传感器数据、拍摄的图像与视频等多源数据

Deepoch·2025-07-05 10:13

什么是端到端自动驾驶

而端到端架构是直接将传感器的原始数据（如摄像头拍摄的视频、激光雷达的点云数据等）输入给一个单一深度学习模型，模型直接输出控制指令，如控制车辆的转向角度、油门开度或刹车力度。以自动驾驶汽车在

未来创世纪·2025-07-04 21:53

物联网 MQTT 协议

MQTT-TheStandardforIoTMessagingMQTT中文网（全是广告）：首页|MQTT中文网物联网百科物联网（InternetofThings，简称IoT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术

7 号·2025-07-04 17:32

orb-slam run rgbd data

TUM数据集准备+RGB-D运行从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download]并且解压缩。使用python脚本关联RGB图像和深度图像[associate.py],[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools].我们已经提供了一

hetongqiyue·2025-07-04 08:53

液晶手写板亮点缺陷修复及相关液晶线路激光修复

syncon12·2025-07-04 07:42

涡轮叶片三维型面检测：激光扫描与CAD模型比对技术

本文基于C#.NETCore6与HALCON24.11，构建三维型面检测系统：通过激光线扫描（每秒2000线）获取百万级点云，经MLS滤波降噪（保留0.03mm细节）与快速采样（0.1mm间隔）优化数据

AI_DL_CODE·2025-07-03 23:24

点云从入门到精通技术详解100篇-基于二维激光雷达的隧道形貌三维重建（续）

目录3.4点云数据精简3.4.1数据精简的要求3.4.2经典精简算法分析3.5点云三维重建算法3.5.1曲面重建方式的分类3.5.2点云数据的三角剖分3.5.3Delaunay三角剖分算法3.5.4贪婪投影三角化算法3.5.5泊松曲面重建算法4特征保留优化的点云精简4.1引言4.2点云精简的思想4.3基于图信号的特征保留优化的点云精简算法4.3.2定义密度均匀性损失4.4点云精简实验结果及分析5隧

格图素书·2025-07-03 16:33

Docker 与 Serverless 架构：无服务器环境下的容器化部署

然而，传统的函数即服务（Function-as-a-Service,FaaS），如AWSLambda，在运行时环境、部署包大小和复杂依赖管理方面存在一定的局限性。

you的日常·2025-07-03 15:55

PL-SLAM: Real-Time Monocular Visual SLAM with Points and Lines

PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法

·2025-07-03 03:32

GUI框架：谈谈框架

什么拳脚飞刀毒暗器，激光核能反物质，不论是旁门左道的阴暗伎俩，还是名门正派的高明手段，只要是C++里有的技术都试过了。这当中接触过很多底层或是高级的技术

baozi3026·2025-07-03 02:16

解密优质蚀刻加工厂家：先进工艺与卓越品质的完美融合

从传统的化学蚀刻到前沿的激光切割，再到电铸、冲压等工艺，多线并行才能满足不同客户的多样需求。

南通卓立达蚀刻·2025-07-02 13:17

Serverless成本优化实战：从资源浪费到精准管控的架构演进

结合AWSLambda、阿里云函数计算等平台的最佳实践，给出冷启动优化、智能伸缩策略、存储分层设计等12项关键优化方案，并展望AI预测调度、多云成本博弈等前沿技术方向，为企业节省60%以上的

知识产权13937636601·2025-07-02 12:39

Emgu-WPF 激光雷达研究-绘制雷达图

硬件：HokuyoURG04LX环境：VS2017-win10-64Emgu_3.2.0.2682语言：C#WPF数据解析参考：https://sourceforge.net/p/urgnetwork/wiki/Home/https://github.com/bqhdev/urg04lx_data_decoderhttp://sourceforge.net/projects/urgnetwork/

DuelCode·2025-07-01 12:15

AWS Cognito项目实战指南：集成用户管理与自定义电子邮件功能

通过集成Cognito用户池，项目支持社交登录和自定义用户身份保护，同时涉及通过AWSLambda发送自定义电子邮件通知，增强用户体验。

一一MIO一一·2025-07-01 11:09

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