Robosense激光雷达第23页

自动驾驶激光雷达、摄像头、毫米波雷达融合算法

链接，【开源项目】详见github链接【编译运行】详见DWD_sensor_fusion编译运行目录无人驾驶汽车多传感器冗余下的数据融合算法研究0.主要成果1.主要研究内容2.多传感器多目标检测2.1激光雷达感知

HIT_Vanni·2023-01-04 08:29

apollo 自动驾驶中的GNSS/融合定位技术

xiaoma_bk·2023-01-04 07:58

关于pcl官网velodyne激光雷达传感器获取点云的一些错误纠正

最近尝试使用velodyne16激光传感器获取pcd格式的点云文件，在pcl官网发现IO模块支持Velodyne硬件设备，但是在编译的过程中发现了如下错误：1.error:excepted')'before"&"token;2.error:‘SimpleHDLViewer'isnoatemplate;3.error:"PointXYZI"wasnotdeclaredinthisscope;4.er

xywert·2023-01-04 02:41

使用速腾雷达32线Helios和fast-LIO2算法建图（一）

一、配置激光雷达数据参考链接Ubuntu18.04安装速腾聚创最新驱动RSLidar_SDK采集XYZIRT格式的激光点云数据--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

不加辣先生·2023-01-04 02:10

Ubuntu18 安装ROS节点解决----速腾聚创雷达点云格式转换为Velodyne雷达点云格式 --SLAM不学无术小问题

注意：本文只适和速腾聚创激光雷达主要适配型号：RS-16、RS-Ruby教程作用：在速腾官方驱动中加入一个ROS节点，采集数据时使速腾激光雷达格式的点直接转换为Velodyne格式，可以直接使用录制数据

^摆渡人^·2023-01-04 02:40

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

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+ROSkinetic+robosense16

大聪明墨菲特·2023-01-04 02:35

robosense 16线激光雷达标定

一、准备步骤：1.安装RSView（1）网址：http://www.robosense.ai/web/resource/cn，我这边是16线激光雷达，按照自己的版本下载就行了，如下图所示：windows

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）

目录原理matlab代码对程序的改进【说明】：网上关于雷达与惯导联合标定的方法有很多，大多数方法在实际操作起来并不太方便，为了获得矩阵变换关系有的还用到了slam建图、神经网络等方法。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

激光雷达的强度标定及路标提取

摘要自动驾驶对高精地图的需求日益重要，本文主要是研究3D激光雷达传感器如何进行强度标定，能够利用标定后的强度信息实现路标的提取和识别,典型的激光雷达传感器测量值包含了距离

Being_young·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

激光感知（二）：激光雷达标定

目录1.激光雷达标定介绍2.标定算法介绍1）标定环境2）墙面、地面点云提取3）最小方差标定算法3.附录--变换矩阵1.激光雷达标定介绍所谓激光雷达标定，就是将计算激光雷达自身坐标系与我们所需坐标系（如车身坐标系

JayLee719·2023-01-03 18:09

无人车之美——外参标定方法汇总（激光雷达）

写在前面我们都知道，无人车上有很多状态检测装置，典型的有里程计、毫米波雷达、激光扫描器、相机和GPS。为了有效地进行数据融合，这些装置之间的相对位姿标定，具有重要的意义。理论上讲，虽然可以通过测量来获取各检测装置之间的转换关系，但由于以下原因导致无法直接使用人工测量的数据：1）人工测量精度差、易受仪器质量和使用者水平影响；2）专业检测设备价格贵、在狭窄空间的特殊情况也不容易实施；3）安装结构的松动

腾腾任天真·2023-01-03 18:08

激光雷达与组合导航标定

一、基本信息相机：VelodynePuck(16线)惯性导航：华测CGI-590系统：Ubuntu18.04ROS版本：Melodic二、标定过程（1）录制激光雷达与组合导航标定数据新建终端，启动Velodyne

主河道·2023-01-03 18:08

激光雷达和IMU标定

激光雷达和IMU标定激光雷达简介IMU简介算法的数学原理四元数ENU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

海清河宴·2023-01-03 18:38

多激光雷达的在线外参标定

多激光雷达的在线标定1、简介2、MLOAM算法流程3、简化版在线标定方案3.1手眼标定获得初始外参3.1.1可观性3.2转化为匹配问题求解1、简介本文对多激光雷达在线标定进行学习，主要学习MLOAM中多激光在线标定解决方案

SLAM||DUNK·2023-01-03 18:38

使用ScanShadowsFilter过滤激光雷达拖尾

什么是拖尾现象理想的激光脉冲打在目标上是一个点，但是实际上激光出射都存在一定的发散角，打在物体上时光斑是一个面。因此，当存在前后两个物体，且激光正好打在前面一个物体的边缘时，就有可能出现一部分激光能量打在了后面的物体上，这时的回返光就是两个光斑反射光的叠加。这时雷达会判断测量目标在这两个面之间，造成拖尾现象。如何解决该问题发生拖尾现象时，激光束呈射线状，我们可以根据这一现象来去除问题数据。据此得到

沙漠之舟tx·2023-01-03 18:38

#每周一篇论文3#[感知] 激光雷达标定

目录激光雷达外参数自标定选取大致地面数据地平面分割计算变换矩阵系统评价参数输出校准效果资源下载激光雷达外参数自标定基于激光雷达的车载三维重建系统和感知系统工作时需要对激光雷达的外参数(三个旋转参数和三个平移参数

听雨听风眠·2023-01-03 18:37

景颐光电的激光雷达怎么选择？

激光雷达散射时一般要求目标为漫反射体，并且在标准散射截面时计算的结果也是将目标视为朗伯体、因此，通过不同材料可以对激光雷达散射特性进行研究可以了解其各自的漫反射特性，它在材料中对确定最接近朗伯体的目标，

JYGD686868·2023-01-03 18:36

激光雷达的安装、标定与同步

激光雷达的应用方案激光雷达硬件平台激光雷达：速腾聚创，以他们的自动驾驶的设计来进行讲解。更好的把握前沿。依赖于自动驾驶厂商来搭建自动驾驶的系统。

贯怀光·2023-01-03 18:36

RetinaNet与点云聚类耦合的深度学习个体树分割方法研究

为了得到准确的个体树木数量，本文以针叶林和针阔混交林为实验样本，以数字正射影像图和机载激光雷达点云为研究数据。

fish小余儿·2023-01-03 18:56

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。

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。

fish小余儿·2023-01-03 18:26

Detection of Individual Tree Crowns in Airborne Lidar Data

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。

fish小余儿·2023-01-03 18:18

栅格地图(occupancy grid map)构建

2.3举个例子验证占据栅格地图构建算法3.如何通过激光雷达数据构建栅格地图？

泠山·2023-01-03 14:26

论文阅读：PointPainting: Sequential Fusion for 3D Object Detection

2020CVPR链接：PointPainting:SequentialFusionfor3DObjectDetection|IEEEConferencePublication|IEEEXplore0、摘要摄像头和激光雷达是通用机器人技术

shiyueyueya·2023-01-03 12:37

激光点云投影到图像---实时ros显示

彩色点云是对激光雷达点云的每个点赋予其对应的相机图像ＲＧＢ值的一种新型的点云数据，能够为三维目标检测提供更丰富的图像信息。

SORI-·2023-01-03 12:37

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

使用readlines()函数读入未改动的数据集，然后可以使用print(type)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数据，用files.remove(temp)去删除整行数据，接着要将list形式的整个数据集用

jyswin·2023-01-03 12:07

使用ros将点云投影到图像平面实时显示，激光雷达和相机融合处理

1、下载投影处理代码代码链接：https://github.com/jhzhang19/ros_project_pc_to_image2、将其解压到ros工作空间catkin_ws/src中（如果不知道如何创建ros工作空间可以参考我的另一篇博客，里面有记录如何创建ros工作空间博客链接：https://blog.csdn.net/qq_49959714/article/details/12702

╰︶￣莫等闲۩۩۩·2023-01-03 12:07

基于二维先验辅助的激光雷达点云语义分割

原文链接：TechBeat作者：颜旭香港中文大学深圳深度比特实验室提出了一种基于二维图像先验辅助的激光雷达点云语义分割(2DPASS)。

TechBeat人工智能社区·2023-01-03 12:36

障碍物检测算法开发-（1）三种测距算法技术路线和实际应用

一.项目背景目前在研究激光雷达和相机做障碍物检测算法开发，主要应用场景为远距离下的目标障碍物检测。

四平先森·2023-01-02 20:58

RS雷达转Velodyne雷达数据Failed to find match for field ‘intensity‘

目录：问题分析解决问题因为目前很多SLAM框架支持的激光雷达都是Velodyne型号的，对于速腾RS雷达的使用者来说，需要对数据进行转换，其实现在速腾的雷达已经支持输出XYZI和XYZIRT两种数据格式的点云了

linzs.online·2023-01-02 16:54

LOAM和SSL-SLAM

一、LOAM首先介绍scan-to-scanmap-to-mapscan-to-map之间的关系：1.scan-to-scan匹配即两帧激光雷达数据之间的匹配，目的是求得从起始帧A到目标帧B的相对平移量与旋转矩阵

whu_hy·2023-01-02 16:05

KITTI数据集激光雷达坐标系下的里程计真值

知乎同款由KITTI数据集Odometry模块的devkit_odometry\devkit\readme.txt所述，KITII数据集提供里程计的真值是在左相机表坐标系下的，并没有提供激光雷达坐标系下的真值

无偏估计·2023-01-02 16:01

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

SuperLine3D：激光雷达点云中的自监督线分割和描述子提取（ECCV2022）...

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！论文链接：https://arxiv.org/pdf/2208.01925.pdf代码链接：https://github.com/zxrzju/SuperLine3D摘要电线杆和建筑物的轮廓是城市道路上随处可见的物体，可为计算机视觉

自动驾驶之心·2023-01-02 08:08

ROS寻迹小车

URDF/Xacro模型（碰撞检测边框长度小数点位数保留三位：最后两位是学号最后两位），四轮驱动；2.搭建一个具有城市或者越野行驶路面，不少于3处障碍的行驶环境；3.给无人车装配摄像头、Kinect、激光雷达等传感器

lzy2402·2023-01-02 08:37

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

LeGO-LOAM中的数学公式推导

LeGO-LOAM是一种在LOAM之上进行改进的激光雷达建图方法，建图效果比LOAM要好，但是建图较为稀疏，计算量也更小了。

wykxwyc·2023-01-01 23:48

LeGO-LOAM 源码阅读笔记(featureAssociation.cpp)

LeGO-LOAM是一种在LOAM之上进行改进的激光雷达建图方法，建图效果比LOAM要好，但是建图较为稀疏，计算量也更小了。

wykxwyc·2023-01-01 23:47

LeGO-LOAM 源码阅读笔记(imageProjecion.cpp)

LeGO-LOAM是一种在LOAM之上进行改进的激光雷达建图方法，建图效果比LOAM要好，但是建图较为稀疏，计算量也更小了。

wykxwyc·2023-01-01 23:17

【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

MIKingZCC·2023-01-01 23:15

无人车框架内容（CAN总线、GPS、激光雷达、相机）

文章目录零、无人驾驶技术框图一、差分GPS1.1GPS1.2差分GPS1.2.1位置差分1.2.2伪距差分1.2.3载波相位平滑伪距差分1.2.4载波相位差分二、汽车CAN总线协议2.1什么是CAN总线？2.2CAN总线的特点2.2.1位值与通信距离2.2.2报文传输2.2.3仲裁2.3通信结构2.3.1微控制器2.3.2CAN控制器2.4帧结构2.4.1分类2.4.2结构组成2.5CAN总线的数

Robot_663·2023-01-01 23:45

SLAM经验分享：少年不惧岁月长

作为一个刚入坑SLAM一年多的初学者，首先想说的就是这个研究方向比较广，大方向按搭载传感器分为激光SLAM和视觉SLAM两种，激光SLAM搭载激光雷达，视觉SLAM搭载单目、双目、RGBD相机三大类。

深蓝学院·2023-01-01 19:16

2022年电赛E题声源定位跟踪系统

可是到比赛的时候突然发现好像就无人机比较合适，但是我们都没玩过无人机，本想转战小车，可是材料突然发现要两辆小车，材料也不够来不及买，于是我们就选了声源这道题，但是从来没有接触到这方面，最离谱的是刚开始我意会错题目，还想上摄像头和激光雷达哈哈哈哈

池子tt·2023-01-01 19:09

【依赖高精度点云地图和三维激光雷达的定位方案】正态分布变换（NDT）定位及建图

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、正态分布变换（NDT）定位解决的主要问题二、正态分布变换（NDT）定位的核心思想三、NDT算法流程1.多元正态分布概念2.网格化并计算正态分布参数3.变换参数和最大似然四、使用C++实现NDT配准总结参考资料前言认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同

盒子君~·2023-01-01 08:40

铃灵狗·2023-01-01 07:03

详解多视角3D检测模型 BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-view 3D Object Detection

本文提出的BEVDepth通过利用激光雷达显式深度监督来提高图像深度估计的可信度。作者引入了摄像机感知深度估计模块，以增强深度预测能力。

自动驾驶小学生·2023-01-01 07:17

slam算法有哪些

1.基于激光雷达的SLAM算法：HectorSLAM、Gmapping、Cartographer、KartoSLAM、HornSLAM等；2.基于视觉的SLAM算法：ORB-SLAM、LSD-SLAM、

喵先生!·2023-01-01 07:17

9个月下线5万台前装激光雷达，这家公司冲刺年度交付之王

“我们现在认为，激光雷达行业的竞争发展到了一个新的里程碑，实现量产交付是激光雷达赛道的新门槛。”12月16日，在图达通年度媒体沙龙上，其联合创始人兼CEO鲍君威认为。

高工智能汽车·2022-12-31 12:38

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