LIDAR 第8页

自动驾驶系统中的坐标系

自动驾驶系统中的坐标系自动驾驶汽车一般由相机、激光雷达、IMU和RTK等传感器组成，相对应的主要有以下四个坐标系：LiDAR坐标系、相机坐标系、图像坐标系、世界坐标系，四个坐标系可以通过参数进行转化。

CV_Code_Farmer·2023-01-31 18:26

基于线段的激光雷达和单目联合曲面重建

标题：Lidar-MonocularSurfaceReconstructionUsingLineSegments作者：VictorAmblard,TimothyP.Osedach,ArnaudCroux

Being_young·2023-01-31 10:35

自动驾驶读书笔记

LiDAR（LightDetectionAndRanging）一般分为3个组成部分，激光发射器、扫描与光学部件、感光部件。

橙子妈妈成长记·2023-01-30 19:08

激光雷达扫描；获取bag文件、转换成pcd文件

雷达的使用_LacyExsale的博客-CSDN博客cdws_livoxcatkin_makesourcedevel/setup.bashroslaunchlivox_ros_driverlivox_lidar_rviz.launch2

Thetop_wang·2023-01-30 14:32

关于KITTI数据中点云bin文件转成rosbag包的方法

在github上有阿里员工做的转化工具，使用了一下，发现还是十分方便的，原始地址如下：https://github.com/AbnerCSZ/lidar2rosbag_KITTI但是其将文件夹下的所有bin

Mr_yangsir·2023-01-30 14:01

rosbag录包

配置好雷达（大疆livoxavia）和电脑(虚拟机ubuntu18.04)在rviz上运行显示雷达点云，然后新开终端rosbag录包rosbagrecord/livox/lidar#rviz上可以看到Topic

LSG_Dawn·2023-01-30 14:31

48.Isaac教程--GMapping应用程序

GMapping应用程序使用Carter参考机器人的LIDAR功能。注意建图是一项计算密集型和存储密集型活动，可能需要微调才能生成合适的建筑地图。

扫地的小何尚·2023-01-30 12:44

PCL手记（壹）——PCD文件读取

Author:琅琊土肥圆E-mail:[email protected]:2018-09-21PCL（PointCloudLibrary）全称点云库，用于处理LIDAR设备生成的点云数据。

屠夫猫·2023-01-30 05:14

Lidar 3D传感器点云数据与2D图像数据的融合标注

2D&3D融合以自动驾驶场景为例，自动驾驶汽车需要使用传感器来识别车辆周围的物理环境，用来捕获2D视觉数据，同时在车辆顶部安装雷达,用以捕捉精确目标定位的3D位置数据。激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓，估算周围物体的位置和速度，但点云数据缺少了RGB图像数据中对物体纹理和颜色等信息的提取，无法精确地将对象分类为汽车、行人、障碍物、信号灯等。所以需要将包括丰富的语义信息2D视觉图像和

倍赛BasicFinder·2023-01-27 11:33

移动窗口下的LiDAR点云区域生长滤波算法教程

一、前言LiDAR滤波的现有方法包括：数学形态学滤波法、基于地形坡度滤波、最小二乘内插法滤波等滤波方法。

倾城一少·2023-01-27 10:02

激光雷达与相机：哪个最适合自动驾驶汽车？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达自动驾驶汽车行业专家之间正在进行的辩论是LiDAR（光检测和测距）或相机是否最适合SAE4级和5级驾驶，争论的焦点在于是否将LiDAR

小白学视觉·2023-01-26 07:07

CloudCompare——点云二次曲面拟合

目录1.二次曲面拟合2.参考文献3.操作流程4.完整操作5.相关代码1.二次曲面拟合2.参考文献[1]方程喜,隋立春,朱海雄.用于公路勘测设计的LiDAR点云抽稀算法[J].测绘通报,2017(10):

点云侠·2023-01-23 10:28

为MoveIt添加基于3D LiDAR的环境感知

文章目录前言1.设置传感器属性参数2.更新launch文件3.运行验证可能碰到的问题总结前言MoveIt的环境感知，可以通过接入3D的LiDAR或者深度相为机械臂构建基于“Octomap”的周围环境。

XinjueTM·2023-01-23 07:38

lidar_camera_calib操作流程记录

lidar_camera_calib1.安装1.1相机内参标定工具camera_calibration!!!

qq_379999·2023-01-20 09:09

读 Lightweight 3-D Localization and Mapping forSolid-State LiDAR 记录

问题点:传统配准为ICP配准,由于L515的分辨率更高,点更多,使用ICP配准会导致计算时间长L515的刷新频率更高,导致传统的LIdarSLAM和LOAM的计算速度达不到实时的标准提出了:提出了一个用于固态激光雷达的轻量化slam框架,包含有特征提取,里程计估计,概率地图构建提出了一种新的旋转不变特征提取方法，该方法利用了水平曲率和垂直曲率(loam用的是每一列的曲率)贡献点:基于固态激光雷达,

颜木三·2023-01-20 05:57

apollo lidar 模块3.0&6.0

1.旧版cnn_segmentation百度开源的旧版点云网络是cnn_segmentation，是三维语义分割网络，apollo3.0-apollo5.0一直沿用，由于采用了百度的大规模数据集训练，其检测性能（主要是鲁棒性、边缘拟合度）要胜于基于KITTI训练的神经网络。但该神经网络对GPU的性能要求高，需要GTX1080以上的显卡才能维持10HZ的推理频率。因此百度在apollo6.0推出了其

云秋水慢·2023-01-19 04:23

【Apollo解读代码系列之perception】lidar模块tracker逻辑分析

lidar模块之trackerApollo感知代码之激光雷达模块的追踪使用的是SORT算法架构。

AutoSleep·2023-01-19 03:50

Apollo学习笔记6-lidar感知

Apollo学习笔记6-lidar感知lidar感知介绍架构lidar感知介绍链接:Apollo官方文档介绍.架构

hello1268·2023-01-19 03:50

Apollo 7.0——percception：lidar源码剖析（万字长文）

——initInitAlgorithmPlugindetection——Proc点云预处理高精地图定位信息获取障碍物检测障碍物边框构建Bounding_box过滤本文先以感知模块perception_lidar

令狐少侠、·2023-01-19 03:49

激光雷达与相机—哪种更适合自动驾驶？

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达推荐阅读42个pycharm使用技巧，瞬间从黑铁变王者GoogleC++项目编程风格指南(中文版)分享自动驾驶的行业专家一直在争论LiDAR

小白学视觉·2023-01-16 09:37

激光雷达与相机：哪个最适合自动驾驶汽车？

自动驾驶汽车行业专家之间正在进行的辩论是LiDAR（光检测和测距）或相机是否最适合SAE4级和5级驾驶，争论的焦点在于是否将LiDAR与相机系统一起使用，或者只使用没有LiDAR的相机系统。

AI科技大本营·2023-01-16 09:36

激光雷达VS摄像头，未来哪种会成为自动驾驶的核心传感器？

无论是摄像头、雷达、超声波、GPS天线，还是利用光脉冲测距的光达(Lidar)组件，每一种传感器都有其优缺点。但在未来，哪种传感器会脱颖而出，成为众多传感器中的佼佼者，为自动驾驶的核心传感器代言？

1204364027·2023-01-16 09:05

ROS学习（9）自定义移动机器人模型Gazebo仿真

文章目录前言一、gazebo启动二、创建编译功能包三、更新xacro文件1、更新robot_base.xacro2、更新robot_camera.xacro3、更新robot_lidar.xacro4、

敲代码的雪糕·2023-01-15 23:44

论文阅读：LIF-Seg: LiDAR and Camera Image Fusion for 3DLiDAR Semantic Segmentation

LIF-Seg：用于3DLiDAR语义分割的LiDAR和相机图像融合来源：华科+商汤未发表2021链接：https://arxiv.org/abs/2108.07511个人觉得有用的和自己理解加粗和（）

shiyueyueya·2023-01-15 14:26

ICRA 2021|用于LiDAR里程计和建图的Poisson表面重建

PoissonSurfaceReconstructionforLiDAROdometryandMapping作者：IgnacioVizzo,XieyuanliChen,NivedChebrolu,JensBehley,andCyrillStachniss联系方式：在公众号[计算机视觉工坊]的后台回复[LiDAR

Tom Hardy·2023-01-15 09:50

【AI】AI FOR GOOD

文章目录IEEEFellow王井东：我很看好Transformer李开复Bengio大咖对话interestingapplicationsofAI【钢筋检测计数】【face2face】【智能台灯】【LiDAR

bryant_meng·2023-01-14 23:53

实验室小车跑开源LIO_SAM激光SLAM算法流程（IMU，雷达等串口配置）

目录1.IMU设置2.雷达设置3.修改配置4.启动4个launch文件imu节点LIDAR节点LIDAR数据转换节点LIO_SAM节点5.最终建图效果6.推测漂移的原因7.相关报错一.imu_tk标定时出现的错误

SLAM-峻·2023-01-13 22:33

AB3DMOT: A Baseline for 3D Multi-Object Tracking and New Evaluation Metrics

我们的系统首先从LiDAR点云中获得三维检测。然后，使用三维卡尔曼滤波和匈牙利算法的直接组合进行状态估计和数据关联。此外，三维MOT数据集（如KITTI）在二维空间中评估MOT方法，而标准化的三维M

爱投资的偏执狂·2023-01-13 15:02

【论文阅读】【三维语义分割】Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR Segmentation

文章目录Cylinder3DCylindricalPartitionbackboneDDCMPoint-wiseRefinementModuleExperimentablationstudyGeneralizationAnalyses总结CylindricalandAsymmetrical3DConvolutionNetworksforLiDARSegmentation投递CVPR2021目前Se

麒麒哈尔·2023-01-12 23:57

Cylinder3D: An Effective 3D Framework for Driving-scene LiDAR Semantic Segmentation（论文阅读笔记）

Cylinder3D:AnEffective3DFrameworkforDriving-sceneLiDARSemanticSegmentation（Cylinder3D：一种有效的三维驱动场景激光雷达语义分割框架）非一致性残差块、维度分解语义建模、柱状卷积骨干网络一、重点内容提取设计了一种柱面划分的三维点云表示，它适用于驱动场景激光雷达点云的不同稀疏性，并提出了一种基于三维卷积的网络。该骨干网络

董*飞飞·2023-01-12 23:23

详解3D点云分割网络 Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networksfor LiDAR Segmentation

本文介绍一篇3D点云分割网络：Cylinder3D，论文已收录于CVPR2021。这里重点是理解本文提出的CylindricalPartition和Asymmetrical3DConvolutionNetwork。论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2011.10033.pdf项目链接为：https://github.com/xinge008/Cylinder3D0.Abstr

自动驾驶小学生·2023-01-12 23:52

SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection

Abstract基于LiDAR或基于RGB-D的目标检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的众多应用中。一段时间以来，基于体素的3D卷积网络在处理点云LiDAR数据时被用于增强信息的保留。

fish小余儿·2023-01-12 22:49

自动驾驶中Camera/Lidar/Radar如何识别异常目标和场景（CVPRW2022）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.07974.pdf1摘要现如今，自动驾驶汽车的感知在封闭路况下

自动驾驶之心·2023-01-12 12:45

【论文阅读】RAL2022: Make it Dense: Self-Supervised Geometric Scan Completion of Sparse 3D LiDAR Scans in

0.参考与前言论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9812507代码链接：https://github.com/PRBonn/make_it_densevdbfusion同组所出，自监督的scancompletion，第一幅非常直白的表明了这个工作在做的任务，虽然数据结构数据集不一样，但是很像gridmap，elevationmap2.5D那边的补全

Kin__Zhang·2023-01-11 13:46

【论文笔记】——PWCLO-Net

【论文笔记】——PWCLO-Net开始前：cvpr2021新鲜出炉，我也正在开启自己的学术生涯，这篇论文是做激光雷达LiDAR里程计的，是我很感兴趣的方向，但是我正在从基础学习。

wykup·2023-01-10 19:07

lightweight；lidar；slam

汇总：以上述三个为关键词搜索，共汇总顶会顶刊13篇，大致分为以下几种：1.有离线地图的定位---2篇2.语义信息辅助定位，解决耗时问题---1篇3.基于激光雷达的位置识别问题---3篇4.固态激光雷达的框架---1篇5.因子图紧耦合视觉、惯性和激光雷达---1篇6.解决固态激光雷达在室内场景下的退化问题---1篇7.改进存储数据的空间结构，提升速度---1篇8.通过关键帧策略利用密集点云进行里程计

weixin_44724806·2023-01-10 19:06

【论文阅读】ART-SLAM: Accurate Real-Time 6DoF LiDAR SLAM

一、系统概述模块化是这篇论文强调的一个突出特点，根据论文给出的图示，ARTSLAM框架分为了可选模块和必选模块，下图中灰色的代表必选模块，而彩色的则代表可选模块，橙色的原始点云代表的是输入，也属于必选模块，可以根据设备的性能以及传感器的类型进行补充。论文认为这种模块化的方式有三个好处，首先数据是从模块发送往其它模块的，在发送之前都会在模块中存储旧数据，所以一定程度上能够防止内容的丢失，其次这种模块

林北不要忍了·2023-01-10 19:05

A portable three-dimensional LIDAR-based system for long-term and widearea people behavior measurem

2019年InternationalJournalofAdvancedRoboticSystems日本ToyohashiUniversityofTechnologyHDLSLAM的论文hdl_graph_slamhttps://github.com/koide3/hdl_graph_slam目录AbstractIntroductionRelatedWorkSystemOverviewOfflfli

avenger_fang·2023-01-10 19:01

《NDT-LOAM: A Real-Time Lidar Odometry andMapping With Weighted NDT and LFA》深大学生

Abstract激光雷达同时定位和建图（Lidar-SLAM）从激光雷达上处理点云，并完成定位和建图。激光激光通常分为前端里程计和后端优化，可以并行运行以提高计算效率。

avenger_fang·2023-01-10 19:30

ART-SLAM: Accurate Real-Time 6DoF LiDAR SLAM

IEEERoboticsandAutomationLetters意大利米兰理工学院Abstract地面车辆实时六自由度姿态估计，由于自动驾驶和三维建图等诸多应用，是机器人技术中一个相关和被研究广泛的课题。虽然有些系统已经存在，但它们要么不够准确，要么在实时运行中比较局限。在本文中，我们提出了一种快速、准确和模块化的激光雷达batchandonlineestimation系统。我们首先应用降采样和离

avenger_fang·2023-01-10 18:58

多相机与激光雷达外参标定

ExtrinsicCalibrationofa3DLaserScannerandanOmnidirectionalCamera论文代码：https://github.com/SubMishMar/cam_lidar_calib

Veritaswhs·2023-01-10 09:54

鲁棒的激光雷达与相机标定方法

DarrenTsai1,StewartWorrall1,MaoShan1,AntonLohr2,andEduardoNebot编译：点云PCL代码：https://github.com/acfr/cam_lidar_calib

Being_young·2023-01-10 09:52

基于点云强度的3D激光雷达与相机的外参标定

本文提出一种新颖的方法，可以对3Dlidar和带有标定板的相机进行全自动的外参标定，提出的方法能够从lidar的每一帧点云数据中利用强度信息提取标定板的角点。

Being_young·2023-01-10 09:22

激光雷达和相机联合标定

实现联合标定的框架主要有Autoware、Apollo、lidar_camera_calibration、but_velodyne，具体请参考：激光雷达和相机的联合标定。

这里是zzh·2023-01-10 09:49

激光雷达和相机联合标定之开源代码和软件汇总（2004-2021）值得收藏备用

Github同步更新：Deephome/Awesome-LiDAR-Camera-Calibrat

lykffl·2023-01-10 09:48

3D目标检测——CLOCs论文学习笔记

Camera-LiDARObjectCandidatesFusionfor3DObjectDetection文章链接：https://www.researchgate.net/publication/344067087_CLOCs_Camera-LiDAR_Object_Candidates_Fusion_for

Jeremy Cui·2023-01-10 09:46

NeurIPS 2022 | FCOS-LiDAR：全卷积单阶段3D目标检测（沈春华团队）

一句话总结本文基于RangeImage图像提出了一种的简洁而有效的全卷积单阶段3D目标检测器FCOS-LiDAR，并提出模态卷积和用于解决RangeView下多帧融合的多轮距离视图投影机制，表明了基于R

自动驾驶之心·2023-01-10 07:39

Layer Stacking: A Novel Algorithm for Individual Forest Tree Segmentation from LiDAR Point Clouds

ABSTRACT随着光探测和测距(LiDAR)技术的进步，以足够高的点密度获取数据集以捕获单棵树木的结构信息已变得很普遍。要处理这些数据，需要一种从LiDAR点云中分离单个树木的自动方法。

fish小余儿·2023-01-10 06:25

Monocular Fisheye Camera Depth Estimation Using Sparse LiDAR Supervision

PapernameMonocularFisheyeCameraDepthEstimationUsingSparseLiDARSupervisionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/1803.06192.pdfTL;DR2018年ITSC文章，出自于德国Valeo自动驾驶公司，提出了单目鱼眼深度估计的有监督训练方案，并针对雷达与鱼眼相机安装位置不一样

kebijuelun·2023-01-09 22:12

Ubuntu20.04安装和编译运行lidar_align来联合标定lidar与imu的外参

Ubuntu20.04安装和编译运行lidar_align来联合标定lidar与imu的外参一、编译运行lidar_align1.1下载地址1.2编译1.2.1nlopt问题解决1.2.2c++问题解决二

学无止境的小龟·2023-01-09 13:41

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