LIDAR 第16页

3D目标检测方案总结

主要内容如下：FOV和BEV的常用方案，对两种视角在视觉检测技术与原理上进行对比，并总结两者的优缺点；两视角下的融合方案进行了总结：尤其是在当前学术界较为“冷门”的毫米波雷达(Radar)与“热门”的激光雷达(lidar

naca yu·2022-09-26 19:59

入门激光雷达点云的3D目标检测

前言虽然业界有很多的争论，但是LiDAR在目前的L3/L4级自动驾驶系统中依然是不可或缺的传感器，因为它可以提供稠密的3D点云，非常精确的测量物体在3D空间中的位置和形状，而这是摄像头和毫米波雷达很难做到的

AI松子666·2022-09-26 19:28

详解坐标变换矩阵

在高级驾驶辅助系统（ADAS）领域，存在多种常用的坐标系：LiDAR坐标系、车辆坐标系、相机坐标系、图像坐标系等。在笔者最近的实习过程中，和这些坐标系频繁打交道。

Akinaze·2022-09-18 09:56

ros编译工程失败

编译lidar2imu标定的时候一直失败，最终发现是cmake版本的问题，本来cmake在安装完ros后是3.10.2，但是后来为了别的程序编译，将cmake升级成了3.24.1导致一直编译失败。

·2022-09-08 20:58

lidar和camera之间的联合标定

理解闭式解和数值解的区别闭式解也称之为解析解；数值解：通过有限元，插值，数值逼近的方法求得的解标定的基本思路：首先求得闭式解，然后在超定方程的数据支撑下，采用数值优化的方式，寻找最优估计。闭式解的求解思路通过建立约束方程，进行求解联合标定的约束方程建立已知条件：3D激光点云可以确定棋盘格平面，得到在激光坐标系下的平面方程camera可以检测棋盘格上的角点，得到角点在相机坐标系下的点的空间位置通过点

·2022-08-29 19:04

Fast Ground Segmentation for 3D LiDAR Point Cloud Based on Jump-Convolution-Process实现

FastGroundSegmentationfor3DLiDARPointCloudBasedonJump-Convolution-Process实现流程一、demo演示二、项目地址三、复现流程测试数据后续一、demo演示二、项目地址github链接：FastGroundSegmentationfor3DLiDARPointCloudBasedonJump-Convolution-Process论

小修勾·2022-08-27 07:07

IROS 2021最新开源！深度学习三维激光雷达动态物体分割

作者：XieyuanliChen论文:http://www.ipb.uni-bonn.de/pdfs/chen2021ral-iros.pdf代码:https://github.com/PRBonn/LiDAR-MO

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:56

科学规划，全栈学习！《三维视觉：原理与实践》课程重磅上线

课程目录基础原理篇1数字图像处理基础2深度学习方法基础3相机模型与标定4双目立体视觉原理5散斑结构光三维成像6间接飞行时间法测距原理7基于点云的三维重建应用实践篇8基于RGBD相机的SLAM算法9基于LiDAR

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:16

【自动驾驶】【小障碍物感知】

目标检测论文3Dlidar精确的non-Texture3d估计+检测Pseudo-LiDAR_From_Visual_Depth_Estimation_Bridging_the_Gap_in_3Dhttps

prinTao·2022-08-13 07:47

ubuntu18.04 使用calibration_camera_lidar 实现激光雷达和相机联合标定

github.com/stevengj/nlopt.gitcdnloptmkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall2.calibration_camera_lidar

berry丶·2022-08-12 07:26

激光雷达和相机联合标定之cam_lidar_calibration

关于cam_lidar_calibration（2021）安装使用一.简介在众多的lidar和camera标定的开源程序中，效果相对不错的就是cam_lidar_calibration了，其余开源要么标定过程复杂

雨霖 X·2022-08-12 07:19

【无标题】error:‘CV_RGB’ was not declared in this scope

在安装编译calibration_toolkit联合标定工具箱时报错：/hone/nnnn/calibration/src/calibration_canera_lidar/ls_calibration

╰︶￣莫等闲۩۩۩·2022-08-12 07:44

Ubuntu18.04 相机与二维激光雷达联合标定

/github.com/stevengj/nlopt.gitcdnloptmkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall2calibration_camera_lidar

｀咸鱼白菜·2022-08-12 07:11

【paper reading】Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

DenseDepth-pre-trained3DDetector1摘要2相关工作3方法ArchitecturePre-Training4Analysis4.1Isdepth-pretrainingeffective?1摘要从单幅图像中检测三维目标的最新进展大多利用单目深度估计(Monoculardepthestimation)来生成三维点云，将相机变成伪激光雷达传感器。由于中间深度估计网络本身可以

燕策西·2022-08-10 15:12

Pseudo-LiDAR 利用双目进行3D目标检测

Pseudo-LiDAR简介来自康奈尔大学的"Pseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAutonomousDriving

lucky li·2022-08-10 15:12

#每天一篇论文 Monocular 3D Object Detection with Pseudo-LiDAR Point Cloud

Monocular3DObjectDetectionwithPseudo-LiDARPointCloud单目伪激光雷达点云3D目标检测摘要单目3D场景理解任务，例如目标大小估计，车头角度估计和3D位置估计，非常具有挑战性。当前成功的三维场景理解方法需要使用三维传感器。另一方面，基于单一图像的方法性能明显较差。在这项工作中，我们的目标是通过增强基于激光雷达的算法来处理单个图像输入，从而弥合3D传感和

流浪机器人·2022-08-10 15:41

每天一篇论文 373/1000 PSEUDO-LIDAR++:ACCURATE DEPTH FOR 3D OBJECT DETECTION IN AUTONOMOUS DRIVING

论文阅读汇总listPSEUDO-LIDAR++:ACCURATEDEPTHFOR3DOBJECTDETECTIONINAUTONOMOUSDRIVINGCodePseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation

流浪机器人·2022-08-10 15:41

自动驾驶纯视觉3D物体检测算法

视频链接：https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/112这是Pseudo-LiDAR作者最近做的一个分享报告：《Pseudo-LiDAR：基于相机的3D物体检测算法

自动驾驶小学生·2022-08-10 15:11

【论文复现】End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection训练环境搭建

End-to-endPseudo-LiDARforImage-Based3DObjectDetection是发表在CVPR2020的单目目标检测模型，它通过对双目摄像头图片进行深度估计，然后将深度图从imageview转换成欧氏空间，再通过现成的3D目标检测模型进行检测。一些细节：DepthEstimation和3Dobjectdetection模型全部使用pre-trained的模型，分别是SD

lbai7134·2022-08-10 15:11

论文阅读笔记：(2021.08, iccv) Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

论文：ICCV2021OpenAccessRepositoryhttps://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Park_Is_Pseudo-Lidar_Needed_fo

chaoqinyou·2022-08-10 15:11

论文阅读：《Rethinking Pseudo-LiDAR Representation》

RethinkingPseudo-LiDARRepresentation 该论文是商汤2020年发表在ECCV上的一篇论文。2018年的CVPR论文《Pseudo-LiDARFromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAutonomousDriving》使用视觉伪点云来进行单目3D目标检测，获得了大幅性能提升，并将性

Maples丶丶·2022-08-10 15:11

自动驾驶 2D 单目\双目\多目视觉方法一（Pseudo-LiDAR，Mono3D，FCOS3D，PSMNet）

文章目录概述单目3D感知3D目标检测单目深度估计双目3D感知双目3D目标检测双目深度估计Pseudo-LiDAR1.核心思路总结2.要点分析Mono3DFCOS3DPSMNet概述自动驾驶中必不可少的3D

大叔爱学习.·2022-08-10 15:10

LINS代码阅读（2022.8.1）

image_projection_node.cpp1、话题接收：2、话题发布：3、类：4、回调函数cloudHandler：lins_fusion_node.cpp1、话题接收：2、话题发布：3、类：4、回调函数：lidar_mapping_node.cpp

山海可平·2022-08-02 07:48

无人驾驶的多传感器融合技术

现在路面上的很多汽车，甚至是展厅内的很多新车，内部都配备有基于摄像头、雷达、超声波或LIDAR等不同传感

GavinKing2010·2022-07-23 08:29

基于LiDAR的多传感器融合笔记1

1.传感器1.2.激光雷达在长走廊，空旷的草地上会失效。另外在自动驾驶车辆上使用的激光雷达一般是上百线程，价格仍然比较贵。1.2.GNSS使用RTK技术的原因：卫星信号传播到地面会经过大气层，在经过大气层的过程中信号会发生干扰，因此直接传给地面接收机得到的结果是有偏差的；而RTK技术就是先利用基站（知道自己的绝对经纬度坐标）接受卫星信号，然后和自己的绝对位置做差得到偏差值，然后再传给接收机进行偏差

Cc1924·2022-07-23 08:29

相机与激光雷达标定:gazebo仿真livox_camera_lidar_calibration---标定数据采集与处理

相机与激光雷达标定:gazebo仿真livox_camera_lidar_calibration---标定数据采集与处理前言采集激光雷达和相机的初始标定数据提取激光雷达的角点坐标将激光雷达的rosbag

月照银海似蛟龙·2022-07-21 07:20

文献阅读：LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometryvia Smoothing and Mapping

LVI-SAM:Tightly-coupledLidar-Visual-InertialOdometryviaSmoothingandMapping该两个子系统以紧耦合的方式设计。对于VIS初始化，LIS提供初始参数（系统状态x和IMU零偏b且假设b不变）。VIS进行视觉特征跟踪时，引入激光雷达帧可提供特征深度。LIS在进行扫描匹配时的初始猜测是来自优化视觉重投影和IMU测量误差，此作为因子图的一

湖田岛·2022-07-18 14:23

雷达系列论文翻译（十一）：LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometryvia Smoothing and Mapping

LVI-SAM:Tightly-coupledLidar-Visual-InertialOdometryviaSmoothingandMapping摘要我们提出了一个通过平滑和映射实现的紧耦合激光雷达视觉惯性里程计的框架LVI-SAM，该框架实现了实时状态估计和地图构建，具有高的精度和鲁棒性。LVI-SAM建立在因子图之上，由两个子系统组成：视觉惯性系统（VIS）和激光雷达惯性系统（LIS）。这两

Teamo1996·2022-07-18 14:53

＜论文阅读＞LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

一、介绍LVI-SAM建立在一个因子图之上，由两个子系统组成：视觉惯性系统(VIS)和激光雷达惯性系统(LIS)。这两个子系统采用紧密耦合的方式设计，其中VIS利用LIS估计来初始化。利用激光雷达测量来提取视觉特征的深度信息，提高了视觉识别的精度。反过来，LIS利用VIS估计来进行初始估计，进行Scan-Matching。回环首先由VIS识别，然后由LIS进一步细化。当两个子系统中的一个出现故障时

秃头队长·2022-07-18 14:51

《论文阅读》LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

留个笔记自用LVI-SAM:Tightly-coupledLidar-Visual-InertialOdometryviaSmoothingandMapping做什么MonocularVisualOdometry单目视觉里程计相机在运动过程中连续两帧之间会存在overlap，即会同时观测到三维世界中的某些场景以及特征点。而这些场景特征点会投射到2D图片上，通过图片的对齐或者特征的匹配，可以找到前后

未知丶丶·2022-07-18 14:51

【LVI-SAM论文全文翻译】： LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

文章目录写在前面摘要一、引言二、完整的激光视觉惯导SLAM系统A.系统概述B.视觉惯导系统C.雷达惯导系统三、实验A.消融研究B.JackalDatasetC.HandheldDataset四、总结写在前面本文参考：惊鸿一博作者简介：LVI-SAM是TixiaoShan的最新力作，TixiaoShan是Lego-loam(基于激光雷达里程计的SLAM框架)和Lio-sam(基于惯性-雷达紧耦合的S

JaydenQ·2022-07-18 14:47

二维与三维之间的桥梁——点云

虽然特斯拉是坚定的纯视觉自动驾驶路线的支持者，但其实更多的无人驾驶公司同时还会使用激光雷达LiDAR。经常见到无人驾驶的车顶会有一个旋转的圆柱体，其实就是机械式激光雷达，通过旋

zcg1942·2022-07-12 07:54

Not All Points Are Equal Learning Highly Efficient Point-based Detectors for 3D LiDAR Point

一核心思想为了降低内存和计算成本，现有的基于point的pipeline通常采用随机采样或FPS采样来逐步下采样输入点云，尽管并非所有的点对目标检测任务都同等重要。特别是，前景点在本质上比背景点对目标探测器更重要。基于此，本文提出了一种高效的single-stagepoint-based3Ddetection——IA-SSD。该方法的关键是利用两种可学习的、面向任务的、实例感知的downsampl

马少爷·2022-07-07 18:55

iOS AR研究

CoreMotion是处理加速计、陀螺仪、LiDAR等传感器数据信息框架，如当前设备的位置、水平旋转、运动速度、现实物体扫描等。CoreML则是机器学习框架，内部集成大量

·2022-07-07 10:07

SLAM硬件搭建（激光雷达+IMU+相机+移动底盘）

Cloudytosunny/SLAM_hardware)下载IMUwheeltecimun100xsensmti300移动底盘相机总激光雷达官方github下载安装激光雷达采用robosense16线RS-LiDAR

Cloudy_to_sunny·2022-07-06 12:44

什么是LIDAR（激光雷达），如何标注激光点云数据?

自动驾驶汽车严重依赖输入的训练数据来做出驾驶决策，从逻辑上来说，数据越详细，车辆做出决策就越好，最重要的是更安全。虽然现代相机可以捕捉到非常详细的真实世界特征，但输出结果仍然是2D的，效果并不够理想，因为它限制了我们可以提供给自动驾驶汽车神经网络的信息，这意味着汽车必须学会对3D世界做出猜测。与此同时，相机捕捉信息的能力有限，比如在下雨的时候，相机捕捉到的图像几乎无法辨别，而激光雷达仍然可以捕捉信

·2022-06-27 11:30

激光雷达和IMU联合标定并运行LIOSAM

（2）通过我之前对激光雷达和相机联合标定得到的变换矩阵和相机与IMU联合标定得到的变换矩阵相乘（3）lidar-align（里面代码需要自己改写）但是最后还是通过lidar-align标定成功了，并且将获得参数用到

浪客_剑心·2022-06-23 07:53

LiLi-OM: 面向高性能固态激光雷达惯性里程计和建图系统

://arxiv.org/abs/2010.13150源码：https://github.com/KIT-ISAS/lili-omTowardsHigh-PerformanceSolid-State-LiDAR-InertialOdometryandMapping

Soverngity·2022-06-23 07:14

CARLA Simulator——开源自动驾驶模拟器

文章目录安装教程使用方法ROS车载传感器配置相机Lidar参考文章GitHub：CARLASimulator安装教程CARLA——基于Ubuntu18.04安装CARLASimulator使用方法ROSROS

Irving.Gao·2022-06-16 07:01

MotionNet: 基于鸟瞰图的自主驾驶联合感知与运动预测

MotionNet将一系列LiDAR扫

冯子材·2022-06-02 07:25

机器学习_深度学习毕设题目汇总——点云

题目三维点云理解的深度学习方法研究三维点云配准识别与标记技术研究二维图像去反射和三维点云分析的深度学习模型研究基于三维点云分析的智能汽车目标检测方法研究基于激光点云的复杂三维场景多态目标语义分割技术研究点云局部特征描述与匹配研究点云数据预处理之关键算法研究航空影像辅助机载LiDAR

MetaGrad·2022-06-01 13:05

3D点云 (Lidar)检测入门篇 - PointPillars PyTorch实现

3D点云(Lidar)检测入门篇-PointPillarsPyTorch实现完整代码:https://github.com/zhulf0804/PointPillars。

zhulf0804·2022-05-30 07:42

自动驾驶汽车行人检测和跟踪框架：摄像头和LiDAR数据的高效融合

介绍本文提出了一种融合摄像头和LiDAR传感器数据进行行人检测和跟踪的新方法。为了应对自动驾驶场景的挑战，提出了一个集成的跟踪和检测框架。

Mr Dinosaur·2022-05-21 07:44

【AI简报20220311期】汽车AI芯片竞赛加速、苹果最强芯M1 Ultra登场

公开资料显示，R-CarV4H的深度学习性能高达34TOPS（每秒万亿次运算），能够通过汽车摄像头、雷达和激光雷达（LiDAR

RT-Thread物联网操作系统·2022-05-20 18:34

论文阅读：Object Classiﬁcation Using CNN-Based Fusion of Vision and LIDAR in Autonomous Vehicle

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：凸优化理论基础1–仿射集凸优化理论基础2——凸集和锥近期目标：拥有5000粉丝支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录前言论文背景系统架构✨✨✨核心思想✨✨✨实验结果✨✨✨论文下载前言先来看看题目的中文解释叭，即在自动驾驶环境中使用CNN-Based融合视觉和激光雷达进行物体分类。我们常见的物体分类算法大多是纯视觉的，那么今天我分享的文

秃头小苏·2022-05-18 07:34

雷达成像技术_激光雷达与3D成像技术

本专题一共4章，分别1-TOF探测，2-扫描方式，3-LiDAR应用，4-3D成像，请尊重原创，转载请说明。

weixin_39739661·2022-04-23 07:36

使用深度学习的三维点云分类的介绍

大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有多种渠道，无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫

JoannaJuanCV·2022-04-03 07:43

自动驾驶中的3D物体状态检测

在这里，我们使用来自KITTI的数据来总结和突出3D对象检测方案中的优劣，这些方案通常可以分为使用LIDAR和使用LIDAR+Image（RGB）。激光雷达CNN用于2D对象检测和分类的机器已经成熟。

小白学视觉·2022-03-28 07:04

【无人驾驶autoware 项目实战】感知-目标检测模块

【cameraimage】【pointclouddata】三、输出【imageobjects】【pointsobjects】【objectsclass】四、算法流程实现【imagedetector】【lidar_detector

盒子君~·2022-03-28 07:32

PCL+VS+Qt+Win10 的综合配置精华

文章目录更新：2019年8月前言软件解读VS+PCL的配置与调试Qt+PCL的配置与调试PCL+VS+Qt的配置与使用配置文件大汇总问题大汇总参考博客更新：2019年8月为了促进同行业人员（特指LiDAR

Neverland_LY·2022-03-27 07:54

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