Robosense激光雷达

python激光扫描雷达_一文详解固态激光雷达的里程计（loam_livox）

固态激光雷达里程计的工作现阶段还是比较少的，大疆自己出了固态激光雷达后在LOAM的基础上改进了一个适用于固态激光雷达的里程计，该系统可以用在小视场角和非重复性扫描的雷达上。
weixin_39531229·2022-12-18 15:59

python无人驾驶接私活_用Python打造无人驾驶车-激光雷达数据(1)

前言：激光雷达是无人驾驶车的一个重要数据源，同时也是最难处理的数据之一。相对于图像数据而言，激光雷达有着更可靠的深度数据。
香港小蚂蚁·2022-12-18 15:29

激光雷达学习笔记（二）数据读取和显示

我使用的激光雷达都是日本产北阳电机公司Hokuyo的产品，URG04LX和UTM-30LX。
小菜鸟上学校·2022-12-18 15:28

python ：open 3d 读取rosbag的激光雷达的包

importrospyimportcv2importnumpyasnpimportmathfromsensor_msgs.msgimportPointCloud2fromsensor_msgs.msgimportPointCloudfromsensor_msgsimportpoint_cloud2importsensor_msgs.point_cloud2aspc2importmessage_fi
qq_27468949·2022-12-18 15:26

如何通过python读取氪见激光雷达KR S50数据？

氪见KRS50激光雷达是一款高性能单线激光雷达，在80%反射率下测距能够达到50m，该雷达支持udp通信，数据传输快。
kruisee No.1·2022-12-18 15:25

实验二 读取和理解激光雷达数据

rplidar添加USB权限注：实验室的rplidarA2买得比较早，硬件版本可能与github程序不匹配，出现运行错误，解决方法为到Windows环境登录思岚科技官网下载rplidarA2的固件升级程序，连接激光雷达进行固件升级
Massif_Li·2022-12-18 15:25

python处理激光雷达（三）

##任务：PS:激光雷达数据是十分钟记录一次，一小时就有6个文件。因此，在（二）的基础上增加任务——每6个文件进行一次提取，分别输出至一个文件，并以原文件名命名，循环读取输出。
dairui1240·2022-12-18 15:55

python处理激光雷达（二）

##任务：在（一）的基础上，实现循环提取长时间序列，输出在一个excel/csv中。##学习历程：#test1importos#path表示路径path="E://test//vertical//202204"filelist=os.listdir(path)foriteminfilelist:print(item)##打印path路径下的所有文件名#test2##glob.glob()：该方法返
dairui1240·2022-12-18 15:25

Python+Open3D 解析Velodyne VLP-16激光雷达数据

Python+Open3D解析VelodyneVLP-16激光雷达数据参数简介数据包介绍实际数据介绍坐标转换关系补偿半径运行结果代码最近在公司搞了搞激光雷达，把代码写一写。
码农菌·2022-12-18 15:22

Python使用pySerial实现与BEA激光雷达LZR Raw串口通信

Python使用pySerial实现与BEA激光雷达LZRRaw串口通信需要安装pySerial库python-mpipinstallpyserial#通过‘串口转USB’连接BEALZRRaw产品和PC
BEA Cedric·2022-12-18 15:22

Python读取BEA激光雷达实时串口数据并写入文件

#通过‘串口转USB’连接BEALZRRaw产品和PC，配置相应的端口号和波特率。#运行程序后通过inputbox发送命令实现与传感器通讯。importserialimportserial.tools.list_portsimportnumpyasnpDatalist=[]DataLength_FS=824#一个rawdata数据包的长度file_name='Rawdata_from_sensor
BEA Cedric·2022-12-18 15:22

python处理激光雷达（一）

#读取激光雷达数据,去掉前六行，然后输入到数组，再提取第一列，输出txt#思路：定义变量1（读取雷达数据），定义变量2（提取第7行及之后的数据），输出csvimportpandasaspddf=pd.read_csv
dairui1240·2022-12-18 15:51

摄像头与毫米波雷达的融合

无论是出于落地成本的考虑、还是交通政策的部分ADAS功能强制要求，传感器融合是一个必然的趋势~下面简单介绍下自动驾驶常用的传感器：1.视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）2.雷达类测距传感器（激光雷达
北络·2022-12-18 15:50

3D激光雷达SLAM算法学习03——前端里程计方案

1.本篇大纲2.前端里程计综述解决的问题：由原始点云信息求解得到两个关键帧之间的相对位姿约束输入：原始点云信息输出：两个时刻之间的位姿关系P=[RT]（4x4）主流流程:点云预处理（提取特征）→建立Loss模型→最优化模型求解→得到P矩阵3.直接匹配的ICP系列**1）思路：**对原始点云进行采样→寻找最近关联点建立Loss模型→求解R，T2）主要方法框图：3）模型推导下面以其中点到点+SVD分解
我爱编程皮肤好好·2022-12-18 11:25

直接激光雷达里程计：基于稠密点云的快速定位

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：DirectLiDAROdometry:FastLocalizationwithDensePointClouds作者：KennyChen1,BrettT.Lopez2,Ali-akbarAgha-mohammadi3,andAnkurMehta编译：点云PCL代码：https://github.com/vectr-ucla/direct_lidar_od
Being_young·2022-12-18 11:52

Autoware 1.12学习整理--02--构建点云地图

〇、前言构建点云地图可以使用真实的激光雷达对真实环境构建点云地图，也可以使用仿真的激光雷达对仿真环境构建点云地图，后者通常使用Lgsvl与autoware进行联合仿真，Lgsvl是一款专业的自动驾驶仿真软件
张余恒·2022-12-18 10:33

多传感器融合——第二章 点云地图构建及基于地图的定位

在实现下述回环检测的情况下，我们提出了两个严格的条件：激光雷达通过同一地方并且车头的方向也是一致的，然后一列一列进行匹配。下图是车在同一位置，但是在不同的朝向上得到的地图，由纯旋转导致的，
思考之路·2022-12-18 10:30

Autoware笔记1：使用autoware构建点云地图

目录前言1.工控机搭建autoware环境参考链接2.本文参考链接一、前期工作1.修改镭神16线激光雷达launch文件2.将网络IP与设备IP放在同一网段下二、autoware查看激光雷达点云1.运行
m0_60355964·2022-12-18 10:30

厉害了，3D点云语义分割

常见的3D传感器包括激光雷达、毫米波雷达、深度相机、3D扫描仪等，它们可以从现实世界中获取物体和环境的几何、形状和比例信息，帮助AI理解现实环境。
澳鹏Appen·2022-12-18 07:14

多款激光雷达项目应用效果测试对比（大疆L1，RIEGL miniVUX-2UAV）

大疆L1的推出，激光雷达越来越便宜，应用的项目也越来越广，提高了外业效率及精度，植被茂密，像控不好做的地方都可以使用。
龙山少年·2022-12-18 01:37

【激光雷达】激光雷达点云数据的技术流程和点云预处理的方法

机载激光雷达（LiDAR）是一种新型主动式航空传感器，通过集成定姿定位系统（POS）和激光测距仪，能够直接获取高精度点云数据，激光雷达测绘技术正广泛应用于各个领域，在高精度三维地形数据（数字高程模型(DEM
醉逍遥_祥·2022-12-18 01:07

激光点云常用数据集整理

目录PrincetonModelNet（CAD文件）PrincetonShapePCL中使用的PCD文件Stanford3D扫描库（PLY格式）佐治亚理工大学扫描库（PLY格式）ALS机载激光雷达（CSV
SOC罗三炮·2022-12-18 00:05

“点云智绘”软件与大疆L1结合服务河北承德市某林场林业资源调查

“点云智绘”软件与大疆L1结合服务河北承德市某林场林业资源调查2021年，悟域测绘承德有限公司购买了大疆经纬M300、L1激光雷达硬件系统与大疆智图、“点云智绘”软件，开始承接公路勘察设计测量与林业资源调查项目
氧艺·2022-12-18 00:34

稠密的无人机激光雷达点云数据处理与分析方法与工具科普系列（五）

05稠密点云之“愁”当前稠密的无人机LiDAR点云面临着下述挑战！1、数据海量由于点云密度大，在同等面积的情况下，稠密点云的数据量显著大于中低密度的点云数据量。如图18所示，某丘陵地区的点云密度为697点/平方米，在有效面积为0.592平方公里的情况，las1.2格式点云数据大小为14.2G、包含426421871个点。海量性带来了前所未有的挑战。图18点云密度为697点/平方米的无人机LiDAR
氧艺·2022-12-18 00:04

稠密的无人机激光雷达点云数据处理与分析方法与工具科普系列（二）

内容摘要：目前对机载LiDAR点云密度的认知也存在下述10个尚有争议、需要重点突出的问题，本文将进行具体分析。1、机载LiDAR点云密度和倾斜摄影测量的密集图像匹配点云的密度，谁高、谁低？部分文献认为，与LiDAR点云数据相比，倾斜航空影像生成的密集图像匹配（denseimagematching,DIM）点云具有更高的密度，如图4所示。这个观点，并不成立。目前，两种技术均可以产生密度相当的点云数据
氧艺·2022-12-18 00:34

激光雷达点云学习（本文非技术文档）

研究生方向是机器人控制，但还是对激光雷达点云处理这些更感兴趣一些。
L-yxin·2022-12-18 00:33

通过图新地球把大疆L1激光雷达点云成果和影像地形等其他GIS数据进行融合

0序大疆的L1激光雷达点云设备集成Livox激光雷达模块、高精度惯导、测绘相机、三轴云台等模块可用于高精度航测点云采集，目前在工程测量、地形测绘、应急测绘、警务执法、能源设施、农林调查上应用十分广泛。
三维GIS那点事_王跃军·2022-12-18 00:02

万字综述｜自动驾驶多传感器融合感知

整体上，我们对50多篇论文进行了详细的分析，其中包括使用激光雷达和相机尝试解决目
一点人工一点智能·2022-12-17 16:33

从「堆叠」到「降本」，智能汽车传感器颠覆性革命即将到来！

尤其是多传感器融合（摄像头、毫米波雷达和激光雷达）技术作为当下的主流趋势之一，焦点依然回到成本层面。
高工智能汽车·2022-12-16 17:30

ICV：车载激光雷达市场将在三年内迎来百亿美元的蓝海市场

2021年是全球激光雷达产业的起步之年，也将随着L3及L3以上车辆的起量，进入爆发长周期。
AI_Pro·2022-12-16 16:09

PanoSim仿真模型--传感器模型之激光雷达

5.4.4Lidar5.4.4.1Lidar_ObjList_G该传感器模拟目标级激光雷达传感器返回检测范围内目标信息。
PanoSim666·2022-12-16 15:39

机器人开发--雷达lidar

机器人开发--雷达lidar1介绍2分类2.1整体分类2.2机械式（三角&ToF）三角测距激光雷达ToF测距激光雷达3机械式单线ToF激光雷达3.1扫描原理3.2不同材料反射率3.3核心参数参考1介绍激光雷达
worthsen·2022-12-16 09:10

多传感器融合算法，雷视融合算法

如何选择视场角和焦距：Radar选型lidar选型1:Radar毫米波雷达和Camera视觉融合算法要求：图像目标检测Radar目标检测radar和camera标定融合效果例如：可用作交通事件分析2:Lidar激光雷达和
SensorFusion·2022-12-16 07:59

激光SLAM源码解析S-LOAM（一）点云特征提取

点云帧数据激光雷达点云数据会以一定频率从激光雷达传输到接收器，比如10Hz，就是每间隔0.1秒发送一帧点云数据。
hccmap·2022-12-16 07:28

点云特征提取及分类、VFH、SVM、CNN

随着激光雷达，RGBD相机等3D传感器在机器人，无人驾驶领域的广泛应用。针对三维点云数据的研究也逐渐从低层次几何特征提取（PFH,FPFH,VFH等）向高层次语义理解过渡（点云识别，语义分割）。
SensorFusion·2022-12-16 07:57

自动驾驶中常用的四类机器学习算法

来源：智车科技机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-16 04:40

2022使用MATLAB进行相机和激光雷达的标定（有重大更新）

目前有不少博客已经写过了使用MATLAB完成相机和激光雷达的标定，但是在做的时候发现和官方以及其他博客中写的已经不同了。
MendozaG·2022-12-15 21:56

Radar-LiDAR BEV融合！RaLiBEV：恶劣天气下3D检测的不二之选

1摘要雷达是唯一能够在所有天气条件下以可承受的成本提供可靠感知能力的传感器，已被广泛作为现代高级驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统中相机和激光雷达的关键补充。
自动驾驶之心·2022-12-15 16:00

1 - VR/AR/车舱内深度感知系统应用探讨

深度感知方案现状及展望讨论当前深度感知的方案有itof，dtof，结构光，双目，激光雷达/毫米波雷达等多种方案！
雨中奔跑的大蒜苗·2022-12-15 14:18

一：Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程

一：前言介绍LVI-SAM是TixiaoShan的最新力作，TixiaoShan是Lego-loam(基于激光雷达里程计的SLAM框架)和Lio-sam(基于惯性-雷达紧耦合的SLAM框架)的作者，LVI-SAM
goldqiu·2022-12-15 14:39

点云深蓝学院第一章（下）

如上图，就是对激光雷达的图进行了一个上采样，最上边的一层是吧激光雷达的图投影到了图像上，可以看到一些很小的很稀疏的点，但是他没有办法把每一个像素都填满，比如我们在做多传感
Axiaoxiaoshuai·2022-12-15 13:05

【点云处理】LeGO-LOAM在robosense激光雷达上的地面点云分割实验

LeGO-LOAM是一种激光雷达SLAM算法，算法在软件架构上分为5个流程，分别是：分割聚类：这部分主要操作是分离出地面点云；同时，对剩下的点云进行聚类，剔除噪声(数量较少的点云簇，被标记为噪声)；特征提取
昌山小屋·2022-12-15 12:13

高精地图，养不起的 「 奢侈品 」

业内常说，高精地图和激光雷达是自动驾驶车辆的两根拐杖。依靠激光雷达的感知力与高精地图的规划力，车企快速搭建了高超前智能驾驶功能。
·2022-12-15 12:18

CARLA--车辆激光雷达安装-显示并存储数据[超详细]--[入门4]

系列文章目录CARLApygamewindow界面大小调节两种方法-Ubuntu18.04[收藏]CRALA模拟器全网优质学习资料整合[入门-1]CARLA蓝图库可调用的车辆和地图模型名称大全如何在carla中加入车辆群[基于trafficmanager]CARLA--车辆添加segmentation语义相机[超详细]--[入门-2]CARLA--车辆添加环视RGB相机[超详细]--[入门-3]系
问题多多快快改·2022-12-15 08:16

基于多线程ndt配准的定位

对于NDT在PCL点云库有现成的实现可以调用，但是经过本人在是用32线激光雷达定位，定位的速度是比较差强人意的，不太稳定有时候会超过100ms，也就是说定位的帧率有时候会慢于
Code-Fan·2022-12-15 08:12

[论文笔记]Multixnet Multiclass multistage multimodal motion prediction

如下图模型根据激光雷达和地图的输入数据，输出则是场景中其他参与者未来状态的多模态分布。本文的工作建立在IntentNet的基础上，对多种类型的交通参与者例如车辆、行人、自行车的联合检测和运动轨迹预测。
WensongChen·2022-12-15 01:52

Coursera自动驾驶课程学习——软硬件架构

硬件传感器包括：相机和深度相机、激光雷达（红外激光），雷达（无线电），声呐（超声波测距），GPS/IMU，里程计覆盖范围主动减速率大致是5m/s2s^2s2：人用力踩下刹车的速度一般减速率2m/s2s^
绿竹巷人·2022-12-14 20:53

SCADC-

作者构建一个传感器融合网络，将基于双目视差得到的深度图和雷达形成的稀疏补全深度图融合，利用上层场景更结构化的立体匹配得到的深度，以及激光雷达完成的更高精度的深度，生成场景完备性感知和精确的深度图。
weixin_46779338·2022-12-14 14:02

ROS 教育机器人 Transbot

1、SLAM激光雷达它采用激光三角测距技术，测距半径可达12米，扫描频率可达10Hz
weixin_45796195·2022-12-14 12:30

TOF，双目，结构光，激光雷达等传感器及相关技术

导论https://blog.csdn.net/ds1130071727/article/details/89303021若已经有匹配好的点对，要根据点对估计相机的运动，可以分为以下三种情况：2D-2D：即点对都是2D点，比如单目相机匹配到的点对。我们可以用对极几何来估计相机的运动。在估计完相机运动之后，我们还可以用三角测量（Triangulation）来估计特征点的空间位置（包括深度）。注意，是
SensorFusion·2022-12-13 21:17
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