Robosense激光雷达

（Camera/激光雷达/多模态）

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【SLAM】技术交流群后台回复【SLAM综述】获取视觉SLAM、激光SLAM、RGBD-SLAM等多篇综述！摘要自动驾驶的发展需要研究和开发准确可靠的自定位方法。其中包括视觉里程计方法，在这种方法中，精度可能优于基于GNSS的技术，同时也适用于无GPS信号的区域。本文深入回顾了视觉和点云里程计SOTA方法，并对
自动驾驶之心·2022-12-01 20:52

【论文笔记】移动机器人视觉 SLAM 研究综述

文章目录摘要关键词0引言1视觉SLAM概述1.1经典SLAM方法1.1.1基于直接法的视觉SLAM1.1.2基于特征点的视觉SLAM2视觉SLAM研究热点2.1视觉与惯性传感器融合的SLAM2.2视觉与激光雷达融合的
Ctrl+Alt+L·2022-12-01 16:23

浅析分支定界法在SLAM技术中的应用

概览]自动驾驶与AR增强现实中的关键技术：SLAM浅谈国内SLAM技术发展现状SLAM技术的具体实现步骤非常难得的CMOSsensor工作原理的深入技术科普三步读懂CMOS图像传感器的工作原理三角测距激光雷达原理
inner sheep·2022-12-01 15:35

cartographer模块分析1: 前端激光里程计实现

AddRangeData1.1AddAccumulatedRangeData()1.1.2ScanMatch()1.1.3submap的更新LocalTrajectoryBuilder2D类该类是局部激光里程计的实现类.该类有3个主要的函数,如下//添加激光雷达的数据
SLAM||DUNK·2022-12-01 12:59

cartographer源码学习1——整体框架介绍

cartographer主要负责处理来自激光雷达、IMU、里程计的数据，并基于这些数据进行地
重点大专肄业生·2022-12-01 12:28

【cartographer_ros】四： 发布和订阅里程计odom信息

上一节介绍了激光雷达Scan传感数据的订阅和发布。本节会介绍里程计Odom数据的发布和订阅。里程计在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化。
CloudFlame·2022-12-01 12:57

【cartographer_ros】三： 发布和订阅雷达LaserScan信息

本节会编写ros系统中，最常用的激光雷达LaserScan传感数据的订阅和发布，方便在cartographer中加入自己的数据进行建图与定位。
CloudFlame·2022-12-01 12:57

雷达的工作原理示意图_汽车毫米波雷达的拆解

与激光雷达不同，这个部件往下降价的空间取决于主要的几家Tie1的价格策略，其实国内做这个部件的生存空间是很窄的。备注：SystemPlus做过Mando的MRR20、Denso的DNMWR0
杜连涛·2022-12-01 11:41

毫米波雷达专题（一）之基本原理

根据工作模式的不同，可以分为“脉冲”和“连续波”两种，其中脉冲型毫米波雷达的基本原理与激光雷达原理类似，都是基于TOF的方法。
csucmee502·2022-12-01 11:11

毫米波雷达原理介绍

其中，脉冲类型的毫米波雷达的原理与激光雷达相似都是采用TOF的方法。
晓晨的博客·2022-12-01 11:41

SLAM导航机器人零基础实战系列：（四）差分底盘设计——2.stm32主控软件设计

SLAM导航机器人零基础实战系列：（四）差分底盘设计——2.stm32主控软件设计摘要运动底盘是移动机器人的重要组成部分，不像激光雷达、IMU、麦克风、音响、摄像头这些通用部件可以直接买到，很难买到通用的底盘
小虎哥哥爱学习·2022-12-01 00:07

Open3D 点云欧式聚类（python详细过程版）

欧式聚类一、算法原理1、原理概述2、参考文献二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、分割结果四、C++代码五、测试数据一、算法原理1、原理概述见：pclpy点云欧式聚类分割2、参考文献[1]杨旭.激光雷达点云数据的滤波和分割处理
点云侠·2022-11-30 21:53

【洞见研报】研报速读：新能源汽车产业链全景图谱——自动驾驶

自动驾驶前端由车载传感器，如高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达等感知周边环境；中端由车载计算平台进行决策，需要强大的算力，需要云端的技术支持；后端执行，需要制动、转向、线控等多种技术及时配合。自动驾驶
洞见研报-海量行业研报洞察·2022-11-30 19:58

关于激光雷达传感器分类及简介

关于激光雷达传感器（根据特性进行分类介绍）0一些激光雷达的厂商总结1基本介绍2基本分类及组成2.1激光雷达的相关分类2.1.1机械式激光雷达：2.1.2混合固态激光雷达：2.1.3固态激光雷达：OPA和
Nirvana Of Phoenixl·2022-11-30 17:38

【即将开源】⽤于3D激光雷达SLAM闭环检测的词袋模型BoW3D

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包#论文#BoW3D:BagofWordsforReal-timeLoopClosingin3DLiDARSLAM论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.07473作者单位：中国沈阳自动化研究所回环检测是自主移动系统的同时定位与建图的基本部分。在视觉AMR领域，词袋(BoW)在
计算机视觉life·2022-11-30 13:46

智能汽车“增量部件”争夺战（四）：陷入屏幕误区的智能座舱

这是一个标志性的事件，即华为通过现身说法揭示了一个在整车之外的巨量市场，其中包括高精地图、芯片、感知硬件（激光雷达）、电池、智能座舱等，在庞大而纷繁的智能汽车产业链中，这些“增量部件”随便拎一个出来，又有着各自特有的产业逻辑
智能相对论·2022-11-30 11:47

主要介绍当前主流的激光雷达数据处理库、开源软件、商业软件等

1、主要介绍当前主流的激光雷达数据处理库、开源软件、商业软件等。
weixin_30507481·2022-11-30 07:29

LiDAR点云处理软件

转自https://www.cnblogs.com/l-kong/1、主要介绍当前主流的激光雷达数据处理库、开源软件、商业软件等。
weixin_30640291·2022-11-30 07:29

ubuntu安装lidar_align时编译出错，激光雷达与IMU标定

1、下载lidar_alignethz-asl/lidar_align:Asimplemethodforfindingtheextrinsiccalibrationbetweena3Dlidaranda6-dofposesensor(github.com)https://github.com/ethz-asl/lidar_align2、安装编译sudoapt-getinstalllibnlopt-
╰︶￣ 莫等闲۩۩۩·2022-11-30 00:44

使用autoware进行相机和激光雷达联合标定时在RViz看不到点云的可能原因

本人使用的是速腾聚创32线的激光雷达，但是网上大多数教程使用的激光雷达是velodyne激光雷达，因此话题等信息可能不一样，导致我们在RViz中看不到点云，这时我们需要做相应的修改才可以看到点云。
╰︶￣ 莫等闲۩۩۩·2022-11-30 00:43

使用opencalib开源标定工具标定进行激光雷达、摄像头、IMU标定，使用自己的数据标定出现Segmentation fault（core dumped）问题解决

标定工具源码下载：PJLab-ADG/SensorsCalibration:OpenCalib:AMulti-sensorCalibrationToolboxforAutonomousDriving(github.com)https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration论文介绍：[2205.14087]OpenCalib:AMulti-sensorCa
╰︶￣ 莫等闲۩۩۩·2022-11-30 00:11

点云分割经典论文复现(二)：地面分割(续)

GroundplaneestimationfromsparseLIDARdataforloadercranesensorfusionsystem算法回顾使用角度阈值判断地面点下图为，使用角度阈值，判断16线激光雷达单次扫描所得
声微丶饭否Zzzz·2022-11-29 23:02

讲座报名｜美团无人机团队技术分享：大规模、高精度激光SLAM

在局部和全局建图中，激光雷达的姿态与
美团技术团队·2022-11-29 21:54

SLAM导航机器人零基础实战系列：（三）感知与大脑——5.机器人大脑嵌入式主板性能对比...

本章节涉及到的传感器有激光雷达、IMU、轮式里程计、麦克风、音响、摄像头，和用于
小虎哥哥爱学习·2022-11-29 21:13

下线突破50000台，Innovusion图达通实现高性能激光雷达产能新跃进

2022年11月，Innovusion图达通完成了其第50000台图像级超远距激光雷达的下线，这标志着Innovusion量产能力的又一新跃进，也助推行业高性能激光雷达的规模化应用迈上新台阶。
HiEV·2022-11-29 17:44

《4DenoiseNet: Adverse Weather Denoising from Adjacent Point Clouds》

《4DenoiseNet:AdverseWeatherDenoisingfromAdjacentPointClouds》一、引言：（阐述研究的动机，说明研究的目的）问题：恶劣天气下导致激光雷达点云会丢失并离散
CCChester·2022-11-29 05:41

AUTOSAR时间同步

StbM模块介绍CanTSync同步机制介绍EthTSync同步机制介绍总结为什么需要时间同步考虑自动驾驶/ADAS领域，这类控制器，一般包含各类的传感器，如GPS，地图，摄像头，毫米波雷达，超声波雷达，激光雷达等
钢琴上的汽车软件·2022-11-28 22:06

将激光雷达数据包.bag转换为pcd文件

进入雷达数据包所在位置执行以下命令rosrunpcl_rosbag_to_pcd其中name.bag为所录制bag包的名称，topic为自己的话题，最后的pcd为会在当前位置生成一个名为pcd的文件夹来存放转换后的pcd文件例如：rosrunpcl_rosbag_to_pcdhall.bagvelodyne_pointspcd我所运行的包名字为hall.bag话题为velodyne_point最后
代码好烦啊·2022-11-28 20:13

【学习总结】激光雷达与相机外参标定：原理与代码

这一周多学习并调试了激光雷达和相机外参标定的代码，踩了一堆坑，特此记录。
larry_dongy·2022-11-28 16:41

【学习记录】镭神32线激光雷达ROS下运行fromRosMsg()报错 Failed to find match for field “intensity“ 问题

今日采用ROS的fromRosMsg()将ros下的点云数据转成PCL时，报错“Failedtofindmatchforfield‘intensity’”。调试半天，确定问题并解决。1.RVIZ查看发布数据是否包含Intensity首先采用rviz看了下镭神的ros下驱动发布的数据是否包含了intensity数据。虽然是显然应该包括的，但调试了半天一直收不到数据我都怀疑它没有发出来。打开rviz订
larry_dongy·2022-11-28 16:11

【学习总结】Lidar与IMU标定

最近项目需要入手了镭神智能的“镭神C32”激光雷达，和KVH的1750IMU模块。在调用驱动完成初步数据读取之后，现在需要对雷达IMU系统进行标定。
larry_dongy·2022-11-28 16:10

激光数据去畸变

机械激光雷达产生数据原理  机械激光雷达中内置高速旋转的电机，电机旋转的频率决定了激光雷达产生数据的频率。
哈利马其·2022-11-28 16:06

Pcap文件转化成Pcd文件

、可视化等，因此我们需要将Pcap文件转化成Pcd文件Pcap文件源自于RSview所得一、下载相应雷达驱动这里选择的是rslidar的雷达驱动，rslidar_sdk是运行在Ubuntu操作系统上的激光雷达驱动软件开发包
那就举个栗子！·2022-11-28 16:32

LOAM源码解析1一scanRegistration

一、综述LOAM这篇论文是发表于2014年RSS的文章，全称为：LOAM:LidarOdometryandMappinginReal-time.LOAM是基于激光雷达而搭建的在ROS平台下的SLAM系统
那就举个栗子！·2022-11-28 16:31

APOLLO UDACITY自动驾驶课程笔记——感知、预测

2、Camera图像RGB图像，深度为33、Lidar图像激光雷达传感器创建环境的点云表征，提供了难以通过摄像头图像获得的信息如距离和高度。点云中的每个点代表反射回传感器的激光束，可以告
查里王·2022-11-28 14:03

计算机视觉数据集介绍：KITTI数据集

该数据集包含丰富多样的传感器数据（有双目相机、64线激光雷达、GPS/IMU组合导航定位系统，基本满足对图像、点云和定位数据的需求）、大量的标定真值（包括检测2D和3D包围框、跟踪轨迹tracklet）
此人姓于名叫罩百灵·2022-11-28 14:15

每天一篇论文呢 340/365 M3D-RPN: Monocular 3D Region Proposal Network for Object Detection

一般来说，昂贵的激光雷达传感器和立体RGB成像的结合对于成功的3D目标检测算法来说是至关重要的，而单目图像方法的性能则大大降低。我们建议通过将单
流浪机器人·2022-11-28 13:52

VLP-16跑通Lego-LOAM

VelodyneVLP16激光雷达的使用(非常详细）内容包括以下：硬件连接、依赖安装；sudoapt-getinstallros-k
山馗·2022-11-28 03:51

《LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-OptimizedLidar Odometry and Mapping on Variable Terrain》论文精读

【摘要】我们提出了一种轻型的、基于地面优化的激光雷达里程计与建图方法，LeGO-LOAM，用于地面车辆的实时六自由度姿态估计。
avenger_fang·2022-11-28 03:49

【PCL自学：Range Images】深度图与点云数据的转换及其应用(持续更新)

PCL深度图一、什么是深度图二、点云转深度图PointCloud->RangeImage三、利用深度图提取点云边缘一、什么是深度图  目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法
斯坦福的兔子·2022-11-27 20:14

3D目标检测——最新多模态融合算法综述

激光雷达lidar+相机camera融合的算法综述纵观各大榜单KITTI，nuScenes等，lidar+camera等多种方法慢慢向榜单前面移动，精度的不断提升也说明了当前多模态融合有了一定喜人的进步
Jeremy Cui·2022-11-27 16:34

点云处理——将激光雷达数据投影到二维图像

编辑丨3D视觉开发者社区“前视图”投影为了将激光雷达传感器的“前视图”展平为2D图像，必须将3D空间中的点投影到可以展开的圆柱形表面上，以形成平面。
Tom Hardy·2022-11-27 11:24

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第三节 邻近搜索之圆柱搜索

本节基于Open3D实现圆柱搜索：基于KDTree中的RNN半径邻近搜索实现在某个方向上的圆柱搜索，可识别出简单圆柱形物体。1.算法过程首先，读取点云，实现在垂直方向上的半径邻近搜索预处理，建立KDTree结构实现圆柱搜索，结果可视化。1.1加载数据#加载包importopen3daso3dimportnumpyasnp#读取点云pcd=o3d.io.read_point_cloud("./tre
地理空间科学·2022-11-27 10:10

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第一节 点云数据的读取与可视化

本节将介绍采用Python语言的点云处理技术-Open3D开源库：支持点云的读写、可视化、重建和配准等处理、3D机器学习等Open3D第一节核心功能如下：3Ddatastructures3DdataprocessingalgorithmsScenereconstructionSurfacealignment3DvisualizationPhysicallybasedrendering(PBR)3D
地理空间科学·2022-11-27 10:40

激光雷达（LiDAR）| Open3D：第二节 邻近搜索之构建KDTree

在激光雷达中，一般使用的是三维点云。所以，kd-tree的维度是3。KDTree（k维树）是一种空间分区数据结构，它将一组k维点存储在树结构中，从而实现高效的范围搜索和最近邻搜索。最近邻
地理空间科学·2022-11-27 10:40

自动驾驶数据服务市场占有率居首，这家公司是如何做到的？

从今年上海车展中搭载激光雷达的新车“含量”可以看到，各大车企正在加速跑步入场高级别辅助驾驶时代。“乘用车是继商用车之后主要的准自动驾驶应用场景和阵地，其规模将远大于商用车的落地。
高工智能汽车·2022-11-27 09:00

五、ROS2接口及其使用

举个例子，不同厂家生产出不同类型的激光雷达，每种雷达的驱动方式，扫描速率都不相同。当机器人进行导航时，需要激光雷达的扫描数据，假如没有统一接口，每换一个雷达就需要重新适配。
高自期许·2022-11-27 07:08

A Survey of Simultaneous Localization and Mapping

同时定位与构图（SLAM）的调查（本文对ASurveyofSimultaneousLocalizationandMapping翻译并整理）LIDARSLAMA.LidarSensors激光雷达传感器可分为
BlueAkoasm·2022-11-27 04:29

综述类slam论文A Survey of Simultaneous Localization and Mapping（一）——激光雷达部分

本文对SLAM进行了概述，包括激光雷达SLAM，视觉SLAM及其融合。对于激光雷达或视觉SLAM，该文章调查说明了传感器的基本类型和产品，开源系统的分类和历史，嵌入的深度学习，挑战和未来。
Laney_Midory·2022-11-27 04:27

激光雷达学习

LIDAR市场分析1.自动驾驶市场1.1全球自动驾驶市场技术成熟度方面Waymo目前是处于领先的地位，中国的自动驾驶公司在技术和发展来看都有比较大差距，分析报告参考Waymo案例分析。依照目前的势头和资本市场情况看，马斯特的特斯拉一马当先,目前的市值已经超过7000亿美元，重点分析特斯拉供应链及需求量，参考文章特斯拉供应链.特斯拉盈利方案可能是靠其软件优势建立生态系统，参考文章特斯拉软件生态。国内
weixin_51184047·2022-11-27 03:40
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