Lidar 第4页

【论文阅读】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework

BEVFusion:ASimpleandRobustLiDAR-CameraFusionFrameworkBEVFusion：一个简单而强大的LiDAR-相机融合框架NeurIPS2022多模态传感器融合意味着信息互补

挥剑决浮云 -·2023-10-23 07:45

nuScenes SOTA！SurroundOcc：面向自动驾驶的纯视觉3D占据预测网络（清华&天大）

本文提出SurroundOcc方法，我们利用多帧稀疏LiDAR点云自动生成稠密三维占据标签，并以此作为监督信号训练得到基于多相机图像的稠密占据预测网络。相关代

自动驾驶之心·2023-10-21 14:29

A 0.18um CMOS SOC for a 100-m-Range 10-Frame/s 200x96 pixel time-of-flight Depth Sensor翻译

摘要随着高级辅助驾驶（ADAS）对高分辨率光探测和测距（LIDAR）技术的需求，我们介绍了一种用于飞行时间（TOF）传感器进行时间相关单光子计数和完整数字信号处理的片上系统（SoC）。

dullhero·2023-10-20 13:13

ubuntu18.04 RTX3060 rangnet++训练

代码链接：https://github.com/PRBonn/lidar-bonnetal安装anaconda环境为CUDA11.0（11.1也可以）anaconda环境如下numpy==1.17.2torchvision

Nico_J ??·2023-10-20 02:50

激光雷达和IMU联合标定包 lidar_IMU_calib 基于RS-32的扩展

前段时间参与一个项目需要进行激光雷达和imu的外参标定，发现目前网上开源的标定包只有浙江大学开源的方案-lidar_IMU_calib、lidar-align等少数几种，其中lidar-align听说精度不高

kero-czh·2023-10-19 20:56

雷达+ IMU标定运行LIO-SAM ---(2)

系统环境：Ubuntu20.04激光雷达：velodyne16线IMU：WHEELTECN100一、使用lidar_align雷达和IMU联合标定GitHub-wwtx/lidar_align_wwtx1

米先森·2023-10-19 20:22

【SLAM】lidar-camera外参标定(港大MarsLab)无需二维码标定板

综述标定问题也是一种位姿估计问题，它本质上和各种激光里程计和视觉里程计解决的是一样的问题。标定采用的办法也可以在里程计问题中借鉴。它们都有着共同的流程：a.特征提取b.特征匹配c.位姿求解参考论文：Pixel-levelExtrinsicSelfCalibrationofHighResolutionLiDARandCamerainTargetlessEnvironmentsgithub:https

iwander。·2023-10-19 20:22

经典文献阅读之--Calib Anything(使用SAM的无训练标定雷达相机外参)

0.简介Camera与LiDAR之间的外部标定研究正朝着更精确、更自动、更通用的方向发展，由于很多方法在标定中采用了深度学习，因此大大减少了对场景的限制。然而，数据驱动方法具有传输能力低的缺点。

敢敢のwings·2023-10-19 20:50

AMEYA360：ROHM开发出可更大程度激发GaN器件性能的超高速栅极驱动器IC

另外，不仅在自动驾驶领域，在工业设备和社会基础设施监控等领域应用也非常广泛的LiDAR*1，也需要通过高速脉冲激光照射来

皇华ameya·2023-10-19 19:07

论文阅读：FIDNet: LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation with FullyInterpolation Decoding

来源：iros2021链接：GitHub-placeforyiming/IROS21-FIDNet-SemanticKITTI:Anextremelysimple,intuitive,hardware-friendly,andwell-performingnetworkstructureforLiDARsemanticsegmentationon2Drangeimage.IROS210、摘要将点云

shiyueyueya·2023-10-19 19:34

经典文献阅读之--CVTNet(LiDAR数据地点识别的跨视图Transformer网络)

0.简介我们知道激光雷达作为自动驾驶中最为精准的传感器，它可以在绝大多数场景下提供较为精准的定位信息，同时也有很多工作用激光做重定位工作。而《CVTNet:ACross-ViewTransformerNetworkforPlaceRecognitionUsingLiDARData》这个工作就是基于激光雷达的地点识别(LPR)来完成在没有GPS的环境中识别以前行驶过的地点。现有的LPR方法大多采用单

敢敢のwings·2023-10-19 10:02

论文阅读：Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation

来源ICCV20230、摘要LiDAR分割对于自动驾驶感知至关重要。最近的趋势有利于基于点或体素的方法，因为它们通常产生比传统的距离视图表示更好的性能。

shiyueyueya·2023-10-19 08:57

论文阅读：Point-to-Voxel Knowledge Distillation for LiDAR Semantic Segmentation

来源：CVPR2022链接：https://arxiv.org/pdf/2206.02099.pdf0、Abstract本文解决了将知识从大型教师模型提取到小型学生网络以进行LiDAR语义分割的问题。

shiyueyueya·2023-10-19 08:57

CVPR 2022 论文和开源项目合集

SourceURL:file:///home/kingqi/桌面/lidar算法综述.docxCVPR2022论文和开源项目合集CVPR2022论文和开源项目合集(paperswithcode)！

不忘初心t·2023-10-18 07:37

因子图及GTSAM库介绍

因子图优化及GTSAM库介绍因子图在slam的后端优化问题中，我们通常会通过一些传感器的观测，比如视觉特征点，IMU预积分量，Lidar面点和边缘点的约束去构建一个优化问题，求解状态量（如位姿、速度等）

不忘初心t·2023-10-18 07:07

点云从入门到精通技术详解100篇-LiDAR 点云与影像匹配点云的滤波方法研究与应用

目录前言国内外研究现状（StatusofResearchofHomeandAboard）机载LiDAR点云滤波算法密集匹配点云

格图素书·2023-10-18 06:16

3D-Lidar点云数据处理

3D-Lidar点云数据处理3D-Lidar点云数据处理原始激光点云数据滤波点云分割（地面与非地面）目标聚类欧式聚类AddBoundingBoxes目标跟踪基础卡尔曼滤波3D-IoU(InterserctionoverUnion

CcaozzZ·2023-10-18 06:15

自动驾驶感知概述

为了确保自动驾驶车辆对周围环境的获取和识别，自动驾驶系统的感知模块需要通过各种传感器获取大量的环境信息，包括自车的状态、交通流信息、道路状况、交通标志等，这些传感器主要包括：激光雷达（Lidar）、摄像头

whuzhang16·2023-10-17 13:34

单目3D自动标注

能够通过利用视觉基础模型的现成知识和2D-3D的时空约束分割自动驾驶数据集点云Scalability：可拓展性强，视觉基础模型蒸馏到点云中，避免2D和3D的标注Consistency：时空关系的约束在camera-to-lidar

凌青羽·2023-10-17 04:42

论文阅读：CTRL： Surpassing Human Performance in Offline LiDAR based 3D Object Detection

目录概要Motivation整体架构流程技术细节BaseDetectorTrackingTrack-CentricLearning小结论文地址：[2304.12315]OnceDetected,NeverLost:SurpassingHumanPerformanceinOfflineLiDARbased3DObjectDetection(arxiv.org)代码地址：GitHub-tusen-ai

苦瓜汤补钙·2023-10-16 15:11

论文阅读：Image-to-Lidar Self-Supervised Distillation for Autonomous Driving Data

目录摘要Motivation整体架构流程技术细节雷达和图像数据的同步小结论文地址:[2203.16258]Image-to-LidarSelf-SupervisedDistillationforAutonomousDrivingData(arxiv.org)论文代码：GitHub-valeoai/SLidR:OfficialPyTorchimplementationof"Image-to-Lida

苦瓜汤补钙·2023-10-15 07:07

论文阅读：

LENet:LENet:LightweightAndEfficientLiDARSemanticSegmentationUsingMulti-ScaleConvolutionAttention0、摘要基于LiDAR

shiyueyueya·2023-10-15 05:33

首篇！BEV感知中的视觉-毫米波雷达融合综述

然而，与LiDAR与视觉融合相比，雷达与视觉融合的工作有限。本文通过对B

自动驾驶之心·2023-10-15 04:52

3年规模翻7倍统治 5G、IoT时代，化合物半导体材料深度报告

再者，以VCSEL为代表的光电器件可用于3D感知、LiDAR等新应用场景，未来亦

人工智能学家·2023-10-14 15:34

激光雷达的基本原理

机载激光雷达Lidar的工作原理：机载Lidar的四个组成部分：1、Lidar：左右往复扫描地面。飞行时可以覆盖很大的面积。2、全球定位系统GPS接收器：用于追踪飞机的高度和XY坐标。

xiaoyaolangwj·2023-10-12 12:46

激光雷达的分类

激光雷达（LightDetectionAndRanging,LiDAR）用于通过发射光脉冲并接收返回信号来测量距离、速度和其他信息。

SmallC1oud·2023-10-12 12:40

自动驾驶中的激光雷达(LiDAR)总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨eyesighting@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/514851290前言为了理解当今市场上广泛的激光雷达技术，可以将其分为4代：第1代：Rotating，机械旋转激光雷达；第2代：MEMS，微驱动点扫描激光雷达；第3代：ElectronicallyScanning，电子扫描激光雷达

小白学视觉·2023-10-11 16:02

自动驾驶专题介绍 ———— 激光雷达

文章目录介绍工作原理特点应用分类性能参数厂家介绍激光雷达——LiDAR(LightDetectionAndRanging)，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。

小趴菜_自动驾驶搬砖人·2023-10-11 16:02

CasA：用于点云 3D 目标检测的级联注意力网络

论文摘要LiDAR收集的数据通常表现出稀疏和不规则的分布。3D空间中的LiDAR扫描并不均匀。近处和远处的物体之间存在巨大的分布差距。

飞大圣·2023-10-10 22:11

使用无人机 LiDAR 的重叠树冠的新型植被点云密度树分割模型

Paper题目：ANovelVegetationPointCloudDensityTree-SegmentationModelforOverlappingCrownsUsingUAVLiDARAbstract由于常用的冠层高度模型(CHM)的局限性，在具有高密度和重叠树冠的森林生态系统中检测和分割单个树木经常会导致偏差。针对这种局限性，本文提出了一种新的方法来分割单棵树和提取树的结构参数。该方法包

fish小余儿·2023-10-10 17:43

Spherical Transformer for LiDAR-based 3D Recognition训练环境配置

一，名词解释1，局部算子是指在某个点的取值仅受到该点周围一定范围内的数值影响，而不会受到其他位置上的数值影响。2，径向窗如图3，劈裂是指绘画中在颜料层之间、在颜料表面薄层和底色之间或在底色和基底之间的分离现象。4，backbone（主干网络）大多时候指的是提取特征的网络，其作用就是提取图片中的信息，共后面的网络使用。5，PRN（RegionProposalNetwork，区域生成网络），通俗讲是“

东-115·2023-10-08 20:03

【论文复现】——基于多尺度虚拟网格与坡度阈值的机载LiDAR 点云滤波方法

目录一、算法原理1、论文概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果四、测试数据一、算法原理1、论文概述采用类似影像金字塔的方式构建不同尺度即不同分辨率的虚拟网格，各级网格都以每个方格内最低点作为地面种子点，然后根据坡度阈值以分辨率由低到高的方式逐层对种子点进行平滑处理，最后以最高分辨率即最小尺度虚拟网格地面种子点作为基准种子点对整个数据集进行滤波处理。2、参考文献[1]龚

点云侠·2023-10-08 08:19

unity 3d水的资源包_使用Apple LiDAR，一小时为你家量身打造3D游戏

苹果在今年发布的iPadPro和iPhone12Pro中都内置了全新的LiDAR传感器，这个小东西除了在测距仪里提高更高精度的测量之外还有什么用处吗，能否部分支撑起同容量下iPhone12Pro比12贵出的

weixin_39726873·2023-10-07 20:36

激光雷达到车身坐标系外参的标定方法（lidar2car）

vehicle航向5.精度0.论文及代码参考论文：SensorX2car:Sensors-to-carcalibrationforautonomousdrivinginroadscenarios参考代码：lidar2car1

宛如新生·2023-10-06 20:33

点云数据常用的数据增强方案

注意到LiDAR点主要分布在目标表面，划

加油11dd23·2023-10-06 03:47

TransFusion:Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2203.11496.pdf1.引言目前的融合方法分为结果级融合、提案级融合以及点级融合。结果级融合在图像上进行2D检测，然后提升到3D空间生成3D提案，再通过PointNet进行边界框估计；提案级融合使用RoI池化操作在共享的提案内融合多模态特征。这些粗粒度的融合方法性能不佳，因为矩形提案内有大量背景噪声。点级融合性能更佳，即通过校准矩阵建立

byzy·2023-10-04 15:03

【多模态融合】TransFusion学习笔记(1)

工作上主要还是以纯lidar的算法开发,部署以及系统架构设计为主。对于多模态融合(这里主要是只指Lidar和Camer的融合)这方面研究甚少。

昌山小屋·2023-10-04 15:27

SLAM从入门到精通（gmapping建图）

相对而言，hectorslam建图对数据的要求比较低，只需要lidar数据就可以建图了。但是hectorslam也有它自己的问题。

嵌入式-老费·2023-10-01 10:28

理解自动驾驶感知技术

自动驾驶感知技术的关键组成部分1.雷达（Radar）2.摄像头（Camera）3.激光雷达（Lidar）4.超声波传感器（UltrasonicSensors）5.GPS和惯性测量单元（GPSandIMU

kaixin_啊啊·2023-10-01 06:21

基于LiDAR的自动驾驶的位置识别：综述

文章：LiDAR-BasedPlaceRecognitionForAutonomousDriving:ASurvey作者：YongjunZhang,PengchengShi,JiayuanLi编辑：点云

点云PCL公众号博客·2023-09-30 19:16

多会话、面向定位的轻量级激光雷达（LiDAR）建图方法

文章：Multi-Session,Localization-orientedandLightweightLiDARMappingUsingSemanticLinesandPlanes作者：ZehuanYu,ZhijianQiao,LiuyangQiu,HuanYinandShaojieShen编辑：点云PCL欢迎各位加入知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈。文章仅做学术分享，如有侵权联系删文。

点云PCL公众号博客·2023-09-30 19:12

SLAM从入门到精通（第一次hector slam建图）

因为hector建图的话，本身需要的数据类型非常少，只需要lidar的输入数据即可，不再需要其他的数据。当然，hector

嵌入式-老费·2023-09-28 20:43

两个点云相加合并（附open3d python代码）

-------------------加载点云---------------------------print("->正在加载点云...")pcd1=o3d.io.read_point_cloud("lidar1

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2023-09-27 20:00

【文献】SLAM RGB-L: Enhancing Indirect Visual SLAM using LiDAR-based Dense Depth Maps

文章目录Articleinfo.IntroductionReview：Visual-LiDARSLAMArchitecture稠密深度图生成TakehomemessagesResourcesIDEASArticleinfo.RGB-L:EnhancingIndirectVisualSLAMusingLiDAR-basedDenseDepthMapshttps://arxiv.org/abs/221

Mr_Sosimple·2023-09-27 10:30

8个值得收藏的免费激光点云数据集

为了鼓励创新，我们收集了8个免费的LiDAR数据集供所有人访问，旨在激发检测、分割和分类方面的新方法。

新缸中之脑·2023-09-27 01:42

3D点云数据集制作实录【LiDAR】

我项目的下一步是开始开发一个系统，使用LiDAR点云检测和跟踪3D对

新缸中之脑·2023-09-27 01:12

点云 3D 天气数据增强 - LiDAR Snowfall Simulation for Robust 3D Object Detection (CVPR 2022)

天气数据增强-LiDARSnowfallSimulationforRobust3DObjectDetection-用于鲁棒3D目标检测的激光雷达降雪模拟（CVPR2022）摘要1.引言2.相关工作3.LiDAR

77wpa·2023-09-27 01:20

PIXOR

1.IntroductionLiDAR方法最精准安全，但LIDAR每扫一圈要产生10^5个无规则点，对现在的探测器是很大的挑战。主要解决方法是将点云结构化从而可以使用标准卷积操作，结构化方法大

方方家的外星人·2023-09-26 19:11

SLAM从入门到精通（lidar数据的采集）

联系信箱：[email protected]】lidar是机器人用的比较多的一种传感器。从前可能单线lidar用的比较多，现在多线lidar则开始慢慢崛起了。这里面最主要的原因还是价格。

嵌入式-老费·2023-09-25 13:26

点云从入门到精通技术详解100篇-机载 LiDAR 点云滤波及分类（下）

目录5.2.2准确率与召回率5.2.3Kappa系数5.3实验区概况5.4随机森林分类实验

格图素书·2023-09-25 09:11

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