LIDAR 第9页

【雷达开源数据集 | 代尔夫特数据集(VOD)，4D雷达、激光雷达和相机数据】

本文编辑：调皮哥的小助理1、介绍代尔夫特视图（VoD）数据集是一种新颖的汽车数据集，包含8600帧同步和校准的64层LiDAR、（立体）摄像头和3+1D雷达数据，这些数据是在复杂的城市交通中采集的。

调皮连续波（rsp_tiaopige）·2023-01-08 18:18

SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM

摘要可靠准确的定位和建图是大多数自主系统的关键组成部分。除了地图环境的几何信息外，语义对智能导航行为的实现也起着重要作用。在大多数现实环境中，由于移动对象引起的动态会导致这个任务特别复杂。在本文中，我们提出了一种基于表面的制图方法的扩展，利用三维激光扫描集成语义信息来促进制图过程。利用全卷积神经网络有效地提取语义信息，并在激光距离数据的球面投影上进行渲染。这种计算的语义分割结果为整个扫描的点添加标

梦在北灬·2023-01-08 13:52

ROS实验笔记之——基于Prometheus的无人机运动规划

关于该项目的配置可以参考《ROS实验笔记之——基于Prometheus自主无人机开源项目的学习与仿真》Demo演示基于2D-LiDAR的APF路径规划基于rgbdcamera的APF路径规划基于3D-LiDAR

gwpscut·2023-01-08 10:12

Argoverse 预测翻译

传感器数据包括来自7个具有重叠视野的摄像机的360°图像、前向立体图像、来自远程LiDAR的3D点云和6自由度姿态。我们290公里的映射车道包含丰富的几何和语义元数据

zzzzz忠杰·2023-01-07 21:08

自动驾驶数据集_自动驾驶数据集-Argoverse Dataset

Argoverse数据集包含LiDAR数据、RGB视频数据、前向双目数据、6DOF的定位数据以及高精地图的数据，所有的

weixin_39656513·2023-01-07 21:08

论文阅读《3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clouds 》

目录论文链接：AbstractI.INTRODUCTIONII.3DOBJECTDETECTIONMETHODA.OverviewB.Lidar-cameracalibrationC.ImageundistortedtransformD.YOLO-baseddetectionE.PointcloudextractionF.K-meansbasedpointcloudsegmentationG.Ev

Max_ZhangJF·2023-01-07 18:33

NeurIPS 2022 | FCOS-LiDAR：全卷积单阶段3D目标检测

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>3D目标检测技术交流群我们介绍一篇NeurlPS2022的论文，FCOS-LiDAR：FullyConvolutionalOne-Stage3DObjectDetectiononLiDARRangeImages

Amusi（CVer）·2023-01-07 15:33

ROS STAGE教程3 （编译源码，自定义Lidar噪声）Ubuntu 18.04 Ubuntu 16.04

源码地址：https://github.com/rtv/Stage.git系统：Ubuntu18.04ROSMelodic噪声生成模块lasernoise路径为Stage\examples\ctrl\lasernoise.cc#include"stage.hh"usingnamespaceStg;constdoubleDEVIATION=0.05;doublesimple_normal_devia

流浪德意志·2023-01-07 10:07

无人驾驶-激光雷达

一、激光雷达的原理1.1工作原理LiDAR(LightDetectionandRanging)，是激光探测及测距系统的简称，另外也称LaserRadar或LADAR(LaserDetectionandRanging

Frank-Han·2023-01-07 08:36

Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?(dd3d) dockerfile镜像构建过程中遇到的问题

分镜像构建因为问题太多了，不能每次出错都从头开始，所以分多个dockerfile构建注意两点：修改dockerfile中FROMdockerbulid时的文件名和版本号（且cd到dockerfile所在路径下）F:\step>dockerbuild-fF:\step\s5-ts:1.6.问题1RUNapt-getupdate一直报错详情见：https://blog.csdn.net/weixin_

weixin_47343723·2023-01-06 16:24

kitti数据集自带里程计评测工具使用

calibration_files,ground_truth_poses和development_kit（以下介绍参考development_kit中的readme.txt）calibration_files:相机内参，LiDAR

cp_csdn_id·2023-01-06 07:55

Hierarchical Fine Extraction Method of Street Tree Information from Mobile LiDAR Point Cloud Data

为解决复杂道路场景中行道树的三维精细提取问题，设计并研究了一种基于高斯分布区域生长算法和Voronoi范围约束的道路场景车载LiDAR点云提取行道树几何和森林参数的方法。

fish小余儿·2023-01-05 20:19

基于物体基元空间几何特征的移动激光雷达点云街道树提取与分割

StreetTreeExtractionandSegmentationfromMobileLiDARPointCloudsBasedonSpatialGeometricFeaturesofObjectPrimitivesAbstract从移动光探测与测距(LiDAR

fish小余儿·2023-01-05 20:49

Single Tree Segmentation and Diameter at Breast Height Estimation With Mobile LiDAR

ABSTRACT胸径(DBH)是监测森林生态最重要的变量之一。移动激光扫描技术(MLS)已广泛应用于林业领域，使DBH测量变得快捷方便。然而，中性森林环境中灌木和枯木较多，MLS得到的点云质量易受环境影响，导致单棵树分割和DBH估计精度较低。为了提高在复杂森林环境和低点云质量下的精度，提出了相对密度分割法用于单棵树分割，基于多高径的DBH估计法用于DBH估计。相对密度分割法根据两个不同尺度上的密度

fish小余儿·2023-01-05 20:19

【LIO-SAM 跑自录数据集】

注：IMU单位：rad/s；m/s^2；rad；IMU坐标：y前，x右，z上（作者：x前，y左，z上）1.2Lidar数据格式LIO-SAM要求激光雷达的数据格式：XYZIRT更改：rs

Cyh_0408·2023-01-04 14:02

【实用】适用于不同机械雷达和固态雷达的SLAM

然而，现有算法通常是针对特定类型的固态LiDAR开发的，导致新

计算机视觉life·2023-01-04 09:55

使用速腾雷达32线Helios和fast-LIO2算法建图（一）

SLAM不学无术小问题下载驱动文件内部也有使用说明第一步：下载rslidar_sdk，保存到catkin_ws/src路径工作空间下下载地址：https://github.com/RoboSense-LiDAR

不加辣先生·2023-01-04 02:10

速腾聚创RS-LiDAR激光雷达点云格式转换

目录一、速腾原格式1.1点云.bag转.pcd1.2查看pcd文件内容及数据格式1.2.1pcl_viewer查看1.2.2VSCode查看二、velodyne格式转pcd2.1现有velodyne点云转换pcd2.2查看pcd文件内容及数据格式2.2.1pcl_viewer查看2.2.2VSCode查看三、速腾点云转velodyne后转pcd2.1点云转换并制作bag2.2pcl_viewer查

可见一班·2023-01-04 02:06

ROS功能包在线把速腾聚创点云格式转为velodyne点云格式

国外算法很多slam算法是基于velodyne_lidar开发的，对国内雷达型号不友好，在这里记录一下使用rs_to_velodyne功能包实时在线将速腾聚创点云转化为velodyne点云的过程环境：ubuntu16.04

大聪明墨菲特·2023-01-04 02:35

使用benewake录制数据

mkdir-pcollect/srcmvbenewake_roscollect/srccdcollectcatkinbuildros_XXroslaunchbenewake_ros_XXbenewake_lidar_XX

·2023-01-03 23:52

imu相机标定_浙大开源LiDARIMU传感器联合标定！

点击上方“计算机视觉life”，选择“星标”快速获得最新干货论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.14759.pdf代码：https://github.com/APRIL-ZJU/lidar_IMU_calib

徐赓·2023-01-03 18:09

robosense 16线激光雷达标定

(2)打开lidar16文件----->bin----->RSView.exeRS-LIDAR

范猛男·2023-01-03 18:09

激光雷达与组合惯导联合标定--方案二（matlab）

之前学习了一下lidar_align标定雷达与惯导，但实际操作效果并不太理想，可能是自己采集的数据不太满足要求，所以自己尝试着通过坐标系转换关系建立方程并用matlab求解的，精度不一定满足要求，可能有很多不足之处

Unite One·2023-01-03 18:09

雷达激光和相机标定总结之autoware（亲测好用）

参考链接如下：激光雷达和相机的联合标定（Camera-LiDARCalibration）之Autoware激光雷达（lidar）和相机(camera)联合标定调研（基于Autoware的详细步骤）无人驾驶汽车系统入门

寻找灵魂的机器狗·2023-01-03 18:09

激光雷达和IMU标定

坐标系三维旋转欧拉角(EulerAngle)与旋转矩阵(RotationMatrix)四元数(Quaternion)与旋转矩阵四元数与欧拉角三维空间的位姿描述和齐次变换优化器标定方法标定流程图激光雷达简介激光雷达，即LiDAR

海清河宴·2023-01-03 18:38

激光雷达的安装、标定与同步

LIDAR在智能化驾驶中的应用案例在量

贯怀光·2023-01-03 18:36

基于深度学习的人工林地面激光扫描点云立木特征参数提取方法

随着光探测与测距（LiDAR）扫描等三维信息获取技术的进步，可以更高效地获取大面积、复杂地形的树木林分信息。

fish小余儿·2023-01-03 18:26

Mean Shift Segmentation Assessment for Individual Forest Tree Delineation from Airborne Lidar Data

Abstract机载激光雷达已广泛用于森林表征，以促进森林生态和管理研究。由于森林的复杂性和多样性，随着越来越高的点密度的可用性，从机载激光雷达点云中描绘单棵树(ITD)已经成为一个流行但具有挑战性的主题。ITD的一个重要步骤是分割，为此研究了各种方法。其中，一种久经考验的图像分割方法，均值漂移，已经被直接应用到3D点上，并且已经显示出有希望的结果。然而，在核形状、适应性和权重方面，实现该算法的人

fish小余儿·2023-01-03 18:56

Isolating Individual Trees in a Savanna Woodland Using Small Footprint Lidar Data

Abstract这项研究提出了一种从激光雷达数据中检测单个树梢的新方法，并将标记控制的分水岭分割应用于隔离稀树草原林地中的单个树木。通过在具有可变窗口大小的树冠最大值模型(CMM)中搜索局部最大值来检测树梢。与以往方法不同的是，可变窗口大小由树冠大小与树高回归曲线预测区间的下限决定。建立了树冠最大值模型以减少树梢检测的误差。树梢也是基于它们通常位于树冠中心周围的事实来检测的。通过五重交叉验证方法评

fish小余儿·2023-01-03 18:26

Detection of Individual Tree Crowns in Airborne Lidar Data

Abstract激光扫描提供了一种收集林分信息的好方法。本文介绍了一种在落叶林和混合温带森林中的小足迹光检测和测距（激光雷达）数据中自动描绘单棵树的方法。在光栅化激光数据中，可能的树顶用局部最大值滤波器检测。之后，结合浇注算法（pouringalgorithm）、基于知识的树木形状假设以及通过从树顶开始搜索向量来最终检测树冠边缘来描绘树冠。通过与地面测量的树冠投影和摄影测量描绘的树木进行比较来评估

fish小余儿·2023-01-03 18:18

python 脚本处理 JunshengFu/tracking-with-Extended-Kalman-Filter 雷达，激光雷达数据集，删除所有Lidar数据，仅保留radar数据

函数查看这时候的数据集类型，发现是list，于是可以对它内部元素进行编辑（string不可更改内部元素），接着遍历整个文件，使用for循环，再将每行数据切换成list，去检查每一行的开头字符，如果是“L”，说明是Lidar

jyswin·2023-01-03 12:07

Automatic extrinsic calibration between a camera and a 3D Lidar using 3D point and plane corresponde

Automaticextrinsiccalibrationbetweenacameraanda3DLidarusing3Dpointandplanecorresponde论文阅读笔记论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.12433一、ProblemStatement外参标定需要从具有不同模态和噪声模式的不同传感器获得目标特征，而这些噪声特征降低了标定的准确性。此外，并非所

Tianchao龙虾·2023-01-03 08:25

总结分析一些GNSS相关开源融合方案

比如本地传感器（相机、IMU、LiDAR，轮子编码器等）能在小区域内提供精确的姿态，但长时间运行累积误差会越来越大，而全局传感器（GPS、磁力计、气压计等）能够在大规模环境中提供有较大噪声但全

Skyendless123·2023-01-02 09:13

自动驾驶之多传感器融合实践（1）------激光雷达点云数据处理

LidarObstacleDetection一、最终效果代码地址：Github:https://github.com/williamhyin/SFND_Lidar_Obstacle_Detection激光雷达数据以一种称为点云数据

范猛男·2023-01-02 08:54

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第四节表面重建-体素化

本节基于Open3D中的体素化实现点云的表面重建：支持点point和网格mesh来实现体素化处理。1.体素化介绍体素（voxel）即体积元素的简称，是数字数据在三维空间分割上的最小的单位。体素化就是通过创建三维体素网格来表示三维物体，是一种将无序点云变为有序点云的降采样的空间数据结构方法，便于实现点云的空间卷积。2.实现过程#加载包importopen3daso3dimportnumpyasnp2

地理空间科学·2023-01-02 08:06

(Lidar SLAM论文)LeGO-LOAM

摘要我们提出了一种轻量级和地面优化的里程计和建图方法，LeGO-LOAM，用于地面无人车的实时六自由度位姿估计。LeGO-LOAM是轻量级的，因为它可以在低功耗嵌入式系统上实现实时位姿估计。LeGO-LOAM是地面优化的，因为它在其分割和优化步骤中利用了地面的存在。我们首先应用点云分割来滤除噪声，然后进行特征提取来获得独特的平面和边缘特征。然后，一种两步L-M优化方法使用平面和边缘特征来求解连续扫

weixin_44035919·2023-01-01 23:15

【论文阅读】LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain

LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain文章摘要I.简介II.硬件系统III.轻量级激光雷达里程计和建图A.系统概况B.分割C.特征提取D.激光里程计E.激光建图IV.实验V.总结与讨论本文主要是对LeGO-LOAM论文的一些学习总结，如有不对之处，希望大家提出宝贵的意见，共同进

MIKingZCC·2023-01-01 23:15

点云处理学习笔记(一）

今天用自己制作的地图在Carla中跑，然后用之前叶小飞大佬写的简单的pythonapi引用的源码，跑了一下啊，最后收集有关于vehicle运行过程中的camera和lidar的文件，分别是jpg和ply

hex_refugeeeee·2022-12-31 15:33

相机视场角和焦距_干货 | LIDAR、ToF相机、双目相机如何科学选择？

本文提纲传感器参数及定义LIDAR&ToF相机&双目相机介绍工作原理优缺点三维成像技术原理和应用想必大家在之前的文章中了解过啦，今天想给大家比较一下LIDAR、ToF相机以及双目相机，并且还有一些直观的测试数据来展示各自的优缺点

钱乎·2022-12-31 10:42

SemanticKITTI 数据集（ICCV 2019）

77wpa·2022-12-31 09:57

基于速腾雷达( robosense )实现 Lego-LOAM三维实时建图

1、代码包雷达包：https://github.com/RoboSense-LiDAR/ros_rslidarLego_LOAM算法包：https://github.com/RobustFieldAutonomyLab

一只小肥柴·2022-12-31 08:27

激光SLAM面试合集

假设激光位于车体的正中心，将里程计积分值与激光雷达的匹配值构建线性方程；轮子半径，两轮间距；虽然出厂会给出参数，但也不是十分标准，类似相机一样需要标定一下；里程计的内参标定航迹推演（Odometry）里程计与lidar

zzr1024·2022-12-30 21:40

无人驾驶飞机系统 (UAS)可为核电站事故等应急救援工作创建范例

使用LIDAR数据和探索算法，SwRI通过同时定位和映射环境来构建测试设施的地图。

arthur-ma·2022-12-30 19:38

SLAM文献泛读5篇

这里写目录标题LIC-Fusion:LiDAR-Inertial-CameraOdometry摘要介绍和相关工作结论LIC-Fusion2.0:LiDAR-Inertial-CameraOdometrywithSliding-WindowPlane-FeatureTracking

小萌虫·2022-12-30 19:06

解决error: ‘CvFont’ was not declared in this scope 225 | CvFont font；的问题

wasnotdeclaredinthisscope225|CvFontfont;|^~~~~~/home/kilox/workspace/kilox/slam/ws_stargazer/src/Stargazer/lidar_slam

Fleix_yang·2022-12-30 18:47

Invalid ＜param＞ tag: Cannot load command parameter [robot_description] 出错解决

按照提示是xacro命令出错打开提示错误的文件mobot_w_lidar.launch直接把.py换成-i，如下修改后保存继续运行roslaunchmobot_urdfmobot_w_lidar.launch

leisp·2022-12-30 14:29

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

冰山数据·2022-12-30 11:37

用rs_lidar雷达跑lio_sam

标定包标定imu在完成第二步必要的工作后，配置LIO-SAM/config/下的params.yaml参数，更改之前建议备份在旁边复制粘贴一份params（copy）.yaml并更改imu和雷达话题将rs_lidar

好人cc·2022-12-30 09:24

自动驾驶中车辆如何使用点云定位？

激光雷达传感器能够获取丰富，稠密且精确的三维空间中物体的点云数据，这可以帮助自动驾驶车辆实现定位和障碍物的跟踪，lidar也将成为实现完全自动驾驶的核心传感器。

mahui85·2022-12-30 07:30

VIL-SLAM论文翻译:Stereo Visual Inertial LiDAR Simultaneous Localization and Mapping

JaydenQ·2022-12-28 22:32

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