Lidar

相机-雷达联合标定direct_visual_lidar_calibration开源算法编译踩坑记录

基于场景的相机-雷达联合标定编译记录direct_visual_lidar_calibration编译1.本机环境Ubuntu18.04+Melodic相关依赖版本：Cmake-3.18.0gcc-8.4.0pcl

HyperZhu·2025-02-01 19:40

lidar_camera_calib代码解读-优化部分

碎碎念最近在调研一下non-target方式的相机Lidar联合标定，其中包括HKmars实验室开源的项目GitHub-hku-mars/livox_camera_calib:ThisrepositoryisusedforautomaticcalibrationbetweenhighresolutionLiDARandcameraintargetlessscenes

海滩油炸·2025-02-01 19:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points

格图素书·2025-01-26 10:26

ubuntu20.04安装使用direct_visual_lidar_calibration标定雷达和相机

官方链接GitHub-koide3/direct_visual_lidar_calibration:Atoolboxfortarget-lessLiDAR-cameracalibration[ROS1/

小负不负·2025-01-25 22:07

汽车和工业用激光雷达行业分析

行业现状激光雷达（LiDAR）作为自动驾驶和智能驾驶领域的关键技术，近年来经历了显著的技术进步和成本下降。

LPiling·2025-01-22 13:16

glob.glob()函数

返回一个某一种文件夹下面的某一类型文件路径列表pathname:文件路径例如：返回某一文件下面的pdf文件importglobf=glob.glob('H:\\paper_of_remote_sensing\\paper_of_lidar

爱摸肚子的小胖子cl·2025-01-21 18:12

【客观对比】激光雷达 vs 纯视觉方案：汽车自动驾驶的两种路径

在这场技术竞争中，激光雷达（LiDAR）和纯视觉（Camera-based）方案是目前最为常见的两种感知技术。它们各自有独特的优势和挑战，决定了它们在自动驾驶中的应用场景和市场定位。

wit_@·2025-01-19 16:23

基于OpenCV和ROS节点的智能家居服务机器人设计流程

1.2技术栈关键词硬件：激光雷达（LiDAR）或超声波传感器（用于避障和地图构建）摄像头（用于视觉识别和监控）IMU

极客小张·2024-09-13 05:32

【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示

1Open3D库介绍Open3D是一个开源的3D数据处理库，发布于2015年，目前已经更新到0.17.0版本。它基于MIT协议开源许可，使用C++11实现，并经过高度优化，还通过PythonPybinding提供了前端PythonAPI。Open3D为开发者提供了一组精心选择的数据结构和算法，内部实现高度优化并设置为并行化。它处理3D数据的各种应用，包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量

RS迷途小书童·2024-09-05 06:14

DETR3D

虽然使用LiDAR等模式收集的点云中的对象检测受益于有关可见对象的3D结构的信息，但基于相机的设置更加不适定，因为我们必须仅根据RGB中包含的2D信息生成3D边界框预测图片。

zzzzz忠杰·2024-09-03 20:06

萝卜快跑（Apollo Go）的无人驾驶底层原理是什么,烧萝卜武汉实现了7*24小时的全天候运营，估计2025年实现盈利，2024年全国大部分城市部署萝卜快跑

以下是一些关键的技术和原理：1.感知系统无人驾驶汽车需要感知周围环境，这主要依赖于多种传感器，包括：激光雷达（LiDAR）：通过发射激光束并测量反射回来的时间，生成高精度的三维地图。

九张算数·2024-08-28 21:48

惯导系统静止初始化方法与代码实现并在gazebo中测试

前言在进行GPS加IMU的组合导航或者Lidar加IMU的组合导航时，用EKF或者ESKF的滤波方法时，需要提前知道惯导的测量噪声、初始零偏、重力方向等信息。

古月居GYH·2024-08-23 14:43

【Lidar】基于Python的Open3D库、Laspy库保存点云文件/点云格式转换

RS迷途小书童·2024-03-16 01:00

003：高精地图数据采集

一、设备准备高精地图数据采集需要高精度的设备，如Lidar（激光雷达）、高清相机、惯性测量单元（IMU）、GNSS（全球导航卫星系统）等。

qq_31762031·2024-02-22 19:09

ROS篇——一个简单的ros package的编译规则CMakeLists.txt文件的编写示例

package的文件结构如下：如上图的文件结构src中lidar.cpp是一个工具类，lidar_ros_node.cpp是最终要运行的可执行程序的代码。

易Yi·2024-02-20 04:17

【Chrono Engine学习总结】5-sensor-5.1-sensor基础并创建一个lidar

学习总结】1-安装配置与程序运行SensorModuleTutorialSensorOverviewSensor模块包括的内容如下：其中：Sensors模块是核心，包括各种传感器（IMU、GPS、相机、Lidar

larry_dongy·2024-02-14 17:15

ICRA2023 | 通用、自动和无标定目标的Lidar-Camera外参标定工具箱

对于自动初始猜测估计，本文使用SuperGlue图像匹配pipeline来查找LiDAR和相机数据之间的2D-3D对应关系，并通过RANSAC估计LiDAR相机变换。给定初始

自动驾驶之心·2024-02-14 06:42

Carla自学整理——Sensor模块

Carla内的Sensor总览Camera类：RGB、深度、分割雷达类：激光雷达（LIDAR）、声波雷达（Radar）、语义雷达（SemanticLIDAR）外部环境传感器：Collision、Laneinvasion

小新奕·2024-02-13 11:46

电动汽车雷达技术概述 —— FMCW干扰问题

以下是一份相对全面的智能电动汽车中可能使用到的传感器列表：环境感知传感器：激光雷达（LiDAR）：提供高精度三维点云数据，用于构建周围环境模型。

初心不忘产学研·2024-02-07 12:24

［笔记］Udacity 无人驾驶第一课：从Apollo起步

三维模型可以通过图像、Lidar扫描融合完成，技术步骤包括图像和信号预处理、转换至同一坐标系、最后融合。2、如何精确定位？

知奇者也·2024-02-04 00:30

高级自动驾驶LiDAR反射白板

随着自动驾驶技术的不断发展，激光雷达作为其核心传感器之一，正逐渐成为业界关注的焦点。激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间来获取周围环境的三维信息。为了确保激光雷达能够准确、稳定地工作，对其进行标定是必不可少的环节。本文将介绍激光雷达标定板在自动驾驶领域中的应用，以及其对提高自动驾驶系统性能的重要意义。一、激光雷达标定板概述激光雷达标定板是一种用于标定激光雷达设备的专用板材，通常由高反射率材料

JYGD686868·2024-02-03 10:33

自动驾驶中的传感器

目录摄像头激光雷达毫米波雷达惯性传感器（IMU）超声波雷达声明摄像头对比Radar、Lidar、Sonar来讲，Camera最接近人眼识别原理，在自动驾驶传感器中担任重要角色。

huangyi_200502·2024-02-02 12:03

LidarView工程搭建指南

前言笔者做过一段时间的车载LiDAR开发，对LidarView开源项目进行过深度定制，摸索了一套LidarView软件的开发和调试方法1软件安装1.1安装准备以Windows10系统平台为例，依次下载以下工具软件

IOT那些事儿·2024-02-02 01:03

【论文解读】Collaboration Helps Camera Overtake LiDAR in 3D Detection

CollaborativeCamera-Only3DDetectionCollaborativedepthestimationCollaborativedetectionfeaturelearning实验结论和局限摘要与基于LiDAR

我叫两万块·2024-01-31 12:18

科普类——百度Apollo无人驾驶汽车使用的传感器配置（六）

以下是一些常见的传感器类型及其可能的安装位置，但请注意，具体的型号和数量可能会有所不同：激光雷达（LIDAR）：型号：VelodyneVLP-16、VelodynePuck、Livox等。

JANGHIGH·2024-01-31 08:30

《LIO-SAM阅读笔记》IMU作用总结

LIO-SAM作为一个Lidar和IMU为主的紧耦合框架，两者缺一不可，这里总结一下LIO-SAM中IMU起到的作用：1.利用当前帧Lidar里程计作为起点，结合IMU预积分，得到IMU里程计信息。

Jiqiang_z·2024-01-26 22:59

2018-07-12 实现当今汽车LiDARs完全商用的四个挑战

在使用寿命为15年的LiDAR方面，Ouster有5年的研发经验。所以成本将不会成为问题。”

CMOS_ISC·2024-01-26 03:29

论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理

前言：该论文介绍多线激光lidar的标定内参的原理，有兴趣的，可研读原论文。

鸿_H·2024-01-24 10:45

ubuntu 16.04使用liblas库读取las格式点云

ubuntu16.04使用liblas库读取las格式点云liblas库的安装与使用liblas库是一个对Lidar数据.las格式的读写等操作的开源库。

supper_stars·2024-01-24 06:42

MATLAB - 激光雷达 - 相机联合标定（Lidar-Camera Calibration）

系列文章目录前言一、激光雷达-相机标定建立了三维激光雷达点和二维相机数据之间的对应关系，从而将激光雷达和相机输出融合在一起。激光雷达传感器和相机被广泛用于自动驾驶、机器人和导航等应用中的三维场景重建。激光雷达传感器捕捉环境的三维结构信息，而相机则捕捉色彩、纹理和外观信息。激光雷达传感器和相机各自根据自己的坐标系捕捉数据。激光雷达-相机标定包括将激光雷达传感器和相机的数据转换为同一坐标系。这样就可以

kuan_li_lyg·2024-01-23 23:32

PSEUDO-LIDAR++：自动驾驶中 3D 目标检测的精确深度

论文地址：PSEUDO-LIDAR++:ACCURATEDEPTHFOR3DOBJECTDETECTIONINAUTONOMOUSDRIVING论文代码：https://github.com/mileyan

飞大圣·2024-01-23 07:53

Ubuntu1804 使用calibration_camera_lidar 实现激光雷达和相机联合标定【安装calibration教程】

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

FYY2LHH·2024-01-21 22:32

ouster雷达安装

将官方开源文件ouster_example解压到你本地的机器上mkdiros_ws&&cdos_ws&&mkdirsrc&&cdsrcgitclonehttps://github.com/ouster-lidar

唯依/808·2024-01-21 21:36

RF-LIO：面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计（IROS 2021）

RF-LIO:面向高动态场景的紧耦合LiDAR惯导融合里程计单位：西安交通大学针对问题：实际场景中动态因素的引入造成基于静态假设的LIO严重位姿漂移提出方法：提出基于自适应的多分辨率RangeImage

Tom Hardy·2024-01-21 04:11

点云数据从入到arcgis平台、发布场景服务到前端调用

激光雷达LiDAR(LightDetectionandRangin

gislaozhang·2024-01-18 18:33

Matlab 一种基于机载LiDAR点云电力线自动提取方法之二

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%%********

大鱼BIGFISH·2024-01-18 04:54

用于激光雷达的 APD，SPAD 和 SiPM 分析

用于激光雷达的APD，SPAD和SiPM分析1.术语及定义1.1激光雷达，LightDetectionAndRange,LiDAR发射激光光束，并接收回波以获取目标三维和/或速度信息的系统；1.2机械旋转激光雷达

masust·2024-01-17 13:12

mayavi 显示点云检测结果

目录可视化代码：mayavi显示点云检测结果输入文件格式是hdf5字段：f=h5py.File(args.filename,'r')pcls=f['point_cloud']lidar_pose=f['

AI视觉网奇·2024-01-17 12:09

【KnowledgeBase】一份较为全面的自动驾驶各坐标系介绍

文章目录前言一、坐标系种类二、各种坐标系的定义1.像素坐标系2.图像坐标系3.Camera坐标系4.Lidar坐标系5.Ego坐标系6.Global坐标系三、各种坐标系之间的转换1.图像坐标系=>像素坐标系

Prymce-Q·2024-01-17 10:42

Kalman Filter in SLAM (7) ——Error-state Iterated Kalman Filter (EsIKF, 误差状态迭代卡尔曼滤波)

预测公式2.2.校正公式2.2.1.误差状态观测方程2.2.2.传感器观测误差值2.2.3.校正公式2.3.R2Live中的Es-IKF的校正公式理解2.3.1.IMU+Camera2.3.2.IMU+LiDAR

Cc1924·2024-01-16 06:43

【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping

TightlyCoupled3DLidarInertialOdometryandMapping摘要I.介绍II.相关工作III.符号与说明A.符号B.IMU运动1)状态2)运动模型3)预积分IV.紧耦合Lidar-IMU

MIKingZCC·2024-01-16 06:05

语义分割数据集

以下是对KITTI数据集的一些主要特点和描述：数据类型：KITTI数据集提供了多种传感器数据，包括激光雷达（LiDAR）扫描、

TechMasterPlus·2024-01-16 04:27

革命性突破！全新多传感器辅助惯性导航系统，效能与精准度并肩

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」获取论文和项目地址大家好，给大家推荐一种高效、强大的多传感器辅助惯性导航系统，具有在线校准功能，能够融合IMU、摄像头、LiDAR、GPS

3DCV·2024-01-15 17:46

21、LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding

简介官网将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering

C--G·2024-01-15 15:20

激光雷达（LIDAR）和里程计数据的时间同步方法汇总

文章目录激光雷达（LIDAR）和里程计数据的时间同步常用方法的汇总如何使用双缓冲队列来同步激光雷达和里程计数据如何使用插值同步来同步激光雷达和里程计数据代码详细解读1.数据结构定义2.线性插值函数3.数据同步函数激光雷达

小秋SLAM入门实战·2024-01-14 12:15

基于激光雷达的路沿检测用于自动驾驶的真值标注

文章：LiDAR-basedcurbdetectionforgroundtruthannotationinautomateddrivingvalidation作者：JoseLuisApellaniz,MikelGarc

点云PCL公众号博客·2024-01-13 07:25

使用 Open3D 的 3D LiDAR 可视化：用于自动驾驶的 2D KITTI 深度框架-含数据集+源码

3DLiDAR传感器（或）3维光探测和测距是一种先进的发光仪器，能够像我们人类一样在3维空间中感知现实世界。这项技术尤其彻底改变了地球观测、环境监测、侦察以及现在的自动驾驶领域。它提供准确和详细数据的能力有助于增进我们对环境和自然资源的理解和管理。在这篇权威研究文章中，我们将全面关注3DLiDAR传感器数据的可视化，并尝试深入了解自动驾驶的3D点云表示系统。请继续关注本文的高潮部分——展示3D点云

TD程序员·2024-01-10 17:46

Autoware 开源框架车辆运动学建模推导

开源自动驾驶框架Autoware介绍Autoware包含以下模块：1.定位：通过结合GNSS和IMU传感器的3D地图和SLAM算法来实现定位2.检测：使用具有传感器融合算法和深度神经网络的摄像机以及LiDAR3

秃头队长·2024-01-08 01:03

LIDAR激光雷达反射板

LIDAR（LightDetectionAndRanging）系统是一种集激光、全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）三种技术于一身的系统，用于获得点云数据并生成精确的数字化三维模型。

JYGD686868·2024-01-05 19:44

高精地图新基线 | SuperFusion：多层次Lidar-Camera融合，nuScenes SOTA！

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【多传感器融合】技术交流群后台回复【SuperFusion】获取本文代码！！！摘要环境的高精（HD）语义地图生成是自动驾驶的一个重要组成部分。现有方法通过融合不同的传感器模式（如激光雷达和相机），在这项任务中取得了良好的性能。然而，目前的工作基于原始数据或网络特征级融合，仅考虑短距离高精地图生成，限制了其部署到

自动驾驶之心·2024-01-05 05:17

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