花了两天时间编译VTK9.1，然后通过VS所创建的Qt项目来显示点云。根本目的VS创建Qt项目，在ui设计界面中添加一个widget，用于显示点云。

南方地理信息数据成图软件SouthMap是通过南方测绘20余年软件研发经验，基于AutoCAD和国产CAD平台，集数据采集、编辑、成图、质检等功能于一体的成图软件，主要用于大比例尺地形图绘制、三维测图、点云绘图

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。

标记一下自己的低级错误，最近想做给点云上色，在ROS回调函数接收处理时总会报错说Failedtofindmatchforfield'rgb'.最后发现问题并不在回调上色输出端，是因为雷达发出的点云并不包含

文章目录一.硬件连接二.IP配置1.修改电脑ip2.分配雷达ip三.ROS下显示点云1.安装ROS驱动步骤2.显示效果四.使用LeGO-LOAM建图五.TODO在这里记录一下自己使用OusterOS1-

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力（MHSA）对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别，这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是，从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t

一、简介论文题目：Query-basedWorkloadForecastingforSelf-DrivingDatabaseManagementSystems发表在2018SIGMOD，来自cmu的数据库组（这个组真的很厉害）这篇论文主要讲数据库workload预测的问题。因为要实现数据库self-driving（如选择合适的时机在合适的列上自动创建索引），应该根据将要到来的查询对数据库进行优化，

2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础，下面针对不同的传感器组合方式进行分析：（1）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：利用惯性测量单元可以抵消激光雷达在运动过程中产生的测量

目录4.3点云精配准4.3.1ICP算法原理4.3.2ICP加速方法4.4堆叠物体位姿估计

本期文章分享TI毫米波雷达实测4D点云生成的代码，包含距离、速度、水平角度、俯仰角度，可用于日常学习。

经纬恒润自主研发的4D成像毫米波雷达LRR610，具备48发48收通道，在方位和俯仰向均具有高分辨能力，可以形成丰富的点云信息，甚至可以对目标进行轮廓的点云成像，能够区分、追踪、识别数百个目标。

课程目录如下：https://download.csdn.net/learn/35500/529919一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向？

天空无边无际，一点云影都没有。它们那么自由，那么惬意，让我意识到，东北的春天终于来了。十几年前，娃娃小时，也带他在那个江坝上放过风筝，几块钱的小风筝，很容

权重矩阵更新学习方法概述1.参数初始化：需要对权重矩阵初始化参数（通常使用随机初始化方法，如正态分布或者均匀分布生成随机数）2.前向传播：前向传播中，模型计算权重矩阵和输入数据的结果，得到输出。3.误差计算：根据模型的输出和标签计算误差。在NLP（自然语言处理）任务中，常使用损失函数是交叉墒损失函数。4.反向传播：利用误差更新权重矩阵。通过链式法则（ChainRule）计算损失函数相对于权重矩阵的

学习目标：项目论文学习时间：2023.12.23-2023.12.29学习产出：一、项目这周后两天在根据吉安方面的需求优化SQL，提升性能二、论文这周周六在杨老师的带领下仔细改了论文前两段，后面几天自己把剩下的改完了

在2012的版本中，groundtruth是利用ICP从先后五帧的点云中求得相对pose，和积累得到的点云，利用camera的参数信息反投回图像，再人为的移除镜面反射的区域得到。

算法原理：ICP：ICP算法通过迭代地匹配两组点云之间最近的点来计算最优

icp.align(*result)的含义和用途：icp.align(*result)的返回值：icp.align(*result)的含义和用途：使用PCL（PointCloudLibrary）或类似的库进行点云处理时

目录加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。执行ICP匹配。判断是否收敛获取最优位姿。计算匹配误差。输出匹配结果。实现的主要步骤如下：加载当前激光扫描数据和地图点云。初始化位姿估计。

在将rslidar通过github上开源的工具包转换成velodyne的点云格式后,运行测试lego-loam时遇到了关于kdtree的报错问提:[pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！

作者：迅卓科技简介：本人从事过多项点云项目，并且负责的项目均已得到好评！

这里主要是在前文的基础上结合了获取实时的时间，并将时间写成hour_minute_second_mincond.pcd格式，比如"13_20_15_33.pcd"，表示13时20分15秒33微秒获取的点云数据

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

这部分内容结合了前面的内容。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。实现上面两步的前提是我们已经部署好了ROS环境及PCL环境，具体操作如下：一、通过ROS打开激光雷达首先需要搭建好打开激光雷达的环境，这部分内容可以参照以下博址：4.livoxhap(大疆激光雷达）环境

常见的点云数据处理有体素网格滤波、半径滤波、直通滤波、双边滤波器，统计滤波器，卷积滤波，条件滤波，高斯滤波等等。

本文参考了点云配准算法的综述_采样一致性配准-CSDN博客点云配准实际上可以理解为：通过计算得到完美的坐标变换，将处于不同视角下的点云数据经过旋转平移等刚性变换统一整合到指定坐标系之下的过程。

点云是由大量的点组成的三维数据集，而mesh是由三角形组成的三维模型。点云转换为mesh的过程称为曲面重建。曲面重建的目的是从点云数据中提取出表面的形状信息。

DEM通常以栅格或点云的形式存在，其中每个单元（栅格或点）都具有对应的高程数值。DEM可以使用各种技术获取，包括雷达、激光测距、光学影

DEM通常以栅格或点云的形式存在，其中每个单元（栅格或点）都具有对应的高程数值。DEM可以使用各种技术获取，包括雷达、激光测距、光学影像等。这些技术可以通过飞行器（如卫星、飞机）或地面测量设备来实现。

现在流行的多模态方法只是简单地用相机特征装饰原始激光雷达点云，并将它们直接输入到现有的3D检测模型

一、原理基于合力的三维点云边缘提取，其根据点的近邻点分布规律来识别边缘点。

目录0简述1点云轮廓提取原理2点云轮廓提取应用3算法步骤4代码实现5结果展示0简述点云轮廓提取/边界提取，对于扫描物信息化提取、矢量化等都具有很重要的意义。

与图像不同，点云本质上是稀疏、无序和不规则的，这限制了直接将MLP-Mixer用于点云理解。为了克服这些限制，我们提出了PointMixer，这是一个通用的点集操作符，促进在非结构

受到这一成功的启发，我们研究了将自注意力网络应用于三维点云处理的可能性。我们设计了针对点云的自注意力层，并利用这些层构建了用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自注意力网络。

我查阅一些文章，这些文章并没有给出怎样下载ScanNet中点云数据。ScanNetV2数据集一共1.2T，本文以PointGroup为例，讲解如何下载项目中用到的点云文件（附相关代码）。

本文用于记录在使用PointCloud和PointCloud::Ptr时，等号复制、函数传参以及copyPointCloud复制，这几种方法复制后，旧的变量修改是否会影响所复制的变量。仅用于记录，不保证准确。【转载请注明出处】1.函数调用测试了四种函数参数，分别是Ptr类型，PointCloud类型，PointCloud的引用，以及const引用：voidfunc_ptr(MyPointCloud

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别:向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。激光雷达LiDAR(LightDetectionandRangin

目录一、算法原理1、算法过程2、主要函数二、代码实现三、结果展示1、点云2、深度图像四、测试数据Open3D点云转深度图像由CSDN点云侠原创。

目录一、双边滤波二、C++代码三、python代码四、结果展示OpenCV——双边滤波由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。

[摘要]扫地机器人的使用已经越发普及，其中应用到了三维重建的知识。本项目旨在设计由一定数量的图像根据算法完成三维模型的建立，并利用三维数据最终得到扫地机器人的行驶路线，完成打扫机器人成功寻路的任务。本项目采用的方法是SFM-MVS、Colmap、Kinect三种建模方法进行建模，分别由组内不同成员完成，经过亲自采集一定数量的图像集，利用SFM-MVS算法获得对应的三维模型进行2D降维处理，并利用该

最近在点云处理项目过程中，使用了PCL库，遇到了需要在多个vs工程中导入相同库的问题。

0.前置机器人持续学习基准LIBERO系列1——基本介绍与安装测试机器人持续学习基准LIBERO系列2——路径与基准基本信息机器人持续学习基准LIBERO系列3——相机画面可视化及单步移动更新机器人持续学习基准LIBERO系列4——robosuite最基本demo机器人持续学习基准LIBERO系列5——获取显示深度图机器人持续学习基准LIBERO系列6——获取并显示实际深度图1.前置代码机器人持续

摘要本文提出了一种新颖的去噪训练方法，以加快DETR（DEtectionTRansformer）训练，并加深了对类DETR方法的慢收敛问题的理解。我们表明，缓慢收敛是由于二分图匹配的不稳定性导致早期训练阶段的优化目标不一致。为了解决这个问题，除了匈牙利损失之外，我们的方法还向Transformer解码器馈送了带有噪声的GT边界框，并训练模型重建原始框，从而有效地降低了二分图匹配难度，并加快了收敛速

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.03989.pdf代码地址（中稿后开源）：GitHub-Atten4Vis/MS-DETR:Theofficialimplementationfor"MS-DETR:EfficientDETRTrainingwithMixedSupervision"摘要DETR通过迭代生成多个基于图像特征的目标候选者，并为每个真实目标分配一个候选者，

文章链接摘要基于PointNet++，直接处理3D点云数据预测输出3D手势关键PointNet++接受深度图作为输入，转换为点云，并下采样为N个点。

利用到了QR分解求解方程组的方法std::vectorcomputePlaneSVD(constPCLPointCloudPtr&input_pc){if(input_pc->points.size()==0)returnstd::vector{0,0,0,0};Eigen::Vector3dcenter(0,0,0);intn=input_pc->points.size();doubleA,B,

最小特征值对应的特征向量则可以认为是空间点云的法向量。

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介该方法其原理非常的巧妙：是将扫描得到的点云进行倒置，然后用一种刚性布料覆盖翻转后的点云。

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介之前的方法在面对地面为水面时，由于地面点的缺失会导致电力线提取错误，因此这里使用CSF地面点滤波改进电力线的提取过程。关于CSF滤波的相关配置可以详看：MatlabCSF地面点滤波（插件），改进之后的代码如下所示。二、实现代码%%********