Lidar 第9页

【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

【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

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