Robosense激光雷达

树莓派4b安装Ubuntu20.04及ROS并使用激光雷达建图

一、安装Ubuntu20.041.1镜像下载和烧录树莓派的Ubuntu系统镜像可以在Ubuntu官网下载，Server是服务器版本，amd64代表64位，armhf代表32位，raspi3和raspi4分别代表树莓派3和树莓派4。我们选择64位的UbuntuServer20.04.2LTS下载好后将系统烧写到卡里，树莓派官方出了一个烧写工具比较好用，也可以用balenaEtcher或者Win32D
航天侠·2022-11-22 22:27

树莓派+ROS+Arduino造一台导航小车(完整代码+硬件调试)

执行机构2.1.1底盘结构2.1.2减速电机2.2下位驱动系统简介2.2.1驱动控制单元Arduino2.2.2电机驱动单元L298P2.3上位控制系统简介2.3.1树莓派2.3.2摄像头型号2.3.3激光雷达型号
江海是老的辣@Drakie·2022-11-22 22:52

ORB-SLAM3笔记（编译、踩坑、论文、看代码）

就是上不去KITTI有几个groundtruth官网下架了找不到而且红外相机退化环境下的点线融合数据集https://sites.google.com/view/rpmsthereo/导航思路1融合二维激光雷达视觉点投影或切面导航思路
菜饭骨头汤无锡总代理（销售王子臧）·2022-11-22 19:36

Livox laser simulation，使用ros+gazebo的激光雷达览沃（LIVOX）LIDAR数据仿真，一键获得海量点云数据用于深度学习网络训练

使用的传感器是Livox的激光雷达，官网如下：LivoxLiDARSensors-Formassiveindustrialapplications1、Blensor：目前有一个开源的仿真软件叫blensor
长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:58

三维点云处理论文阅读--1-LOAM

一种odometry算法估计激光雷达的速度并校正点云中的失真，然后一种mapping算法匹配并对齐（registers）点云来创建地图。两种算法的结
长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:57

详解3D物体检测模型 SPG: Unsupervised Domain Adaptation for 3D Object Detection via Semantic Point Generation

本文对基于激光雷达的无监督域自适应3D物体检测进行了研究，论文已收录于ICCV2021。
自动驾驶小学生·2022-11-22 19:11

ICCV2021|生成带雾的点云数据：Fog Simulation on Real LiDAR Point Clouds for 3D Object Detection in Adverse Weat

介绍：已有数据集：激光雷达在近红外光谱（850and903to905nmwavelength）穿不过水滴。
长星照耀十三州府ˇKris·2022-11-22 19:06

AVP自主泊车总结（SLAM定位方向）

文章目录自主泊车背景简介感知方面AVP_SLAM激光雷达尝试直接提供的解决方案各个厂商目前的AVP方案参考自主泊车背景简介自主代客泊车AVP也可以解决移动出行公司面临的三大难题：2.取还车复杂，用户体验差
蒙牛铁观音·2022-11-22 19:31

TOF传感器、摄像头传感器、超声波传感器、激光雷达、毫米波雷达

目录一、传感器总结二、TOF传感器三、摄像头传感器四、超声波传感器五、激光雷达六、毫米波雷达七、参考文献该文是应用于自动驾驶的传感器的学习总结一、传感器总结二、TOF传感器1、ToF是飞行时间（TimeofFlight
Zaya.510·2022-11-22 16:44

K210实现单目测算距离—以21年电赛F题为例

K210实现单目测算距离—以21年电赛F题为例单目测距在无人驾驶，路径规划中的地位越来越重要，比激光雷达和深度相机的成本更低，更适合于项目的开发。
栈溢出工程师·2022-11-22 12:22

基于深度学习的计算机视觉研究新进展（综述笔记）

深度学习的应用场景：图像搜索、自动驾驶、用户行为分析、文字识别、虚拟现实和激光雷达等等基于深度学习的计算机视觉同时可以对其他学科产生影响：在计算机图形学的动画仿真和实时渲染技术；材料领域的显微镜分析技术
everydaylucky·2022-11-22 12:08

3D Object DetectionFrom Point Cloud With Part-Awareand Part-Aggregation Network【翻译】

摘要基于激光雷达点云的3D目标检测是三维场景理解中的一个具有挑战性的问题，具有许多实际应用。
小羊咩~·2022-11-22 10:08

一文尽览 | 基于点云、多模态的3D目标检测算法综述！（Point/Voxel/Point-Voxel）

目前3D目标检测领域方案主要包括基于单目、双目、激光雷达点云、多模态数据融合等方式，本文主要介绍基于激光雷达雷达点云、多模态数据的相关算法，下面展开讨论下~3D检测任务介绍3D检测任务一般通过图像、点云等输入数据
自动驾驶之心·2022-11-22 10:00

机器人系统的基本概念及外部模型参数详解

目录线控底盘介绍遥控器说明线控底盘使用操作充电上层传感器介绍配置单Xavier介绍RobSense简介(激光雷达)IMU简介RealSenseD435介绍电气通讯拓扑连接说明每文一语驱动系统：在各个关节安装传动装置
王小王-123·2022-11-22 08:19

论文阅读笔记 | 三维目标检测——VeloFCN算法

文章目录paper：《VehicleDetectionfrom3DLidarUsingFullyConvolutionalNetwork》对于64线激光雷达全范围扫描出来的点云进行特征图的构建。
Clichong·2022-11-22 08:45

LIF-Seg 激光雷达与相机图像融合的三维激光雷达语义分割

LIF-Seg激光雷达与相机图像融合的三维激光雷达语义分割论文LIF-Seg:LiDARandCameraImageFusionfor3DLiDARSemanticSegmentation暂时未发表论文地址
阮扬才·2022-11-22 04:12

KITTI数据集介绍

7481trainingimages(andpointclouds)and7518testimages(andpointclouds).采集平台：1惯性导航系统（GPS/IMU）：OXTSRT30031台激光雷达
zyrant丶·2022-11-22 02:15

【单目3D目标检测】项目实战-道路车辆/行人3D目标检测

【单目3D目标检测】项目实战-道路车辆/行人3D目标检测任务定义传统激光雷达3D检测模型VS单目3D检测模型单目3D目标检测优点单目3D目标检测难点数据集KITTI数据集标注及网络输出形式KITTI评价指标模型整体框架数据过滤
暖焱·2022-11-22 01:46

两种点云地面去除方法

VoxelGridFilter1.2.1验证效果1.3点云地面过滤1.3.1点云剪裁和过滤——去除过高和过近的点1.3.2角度微分和地面/非地面判断——RayGroundFilter1.3.3分割2、基于地面平面拟合的激光雷达地面分割方法和
家门Jm·2022-11-21 21:29

NVIDIA AGX Xavier 部署 CUDA-PointPillars

背景：CUDA-PointPillars在X86NVIDIAGeForceGTX1060使用自家激光雷达数据跑通并优化后，部署到边缘设备NVIDIAAGXXavier，出现了好多问题，记录下来，以备后用
爱学习的小道长·2022-11-21 21:31

激光雷达行业进入动荡期，中国市场注入「确定性」

这是激光雷达公司Innoviz首席执行官OmerKeilaf的最新表态。
高工智能汽车·2022-11-21 18:26

补盲激光雷达「PK」4D成像雷达，车企会作何选择？

关于4D成像雷达和激光雷达的争论，在此之前，两方势力之间还是有些克制。「谁也不是替代谁」，成了各方一致的看法。目标，也很一致，就是补齐摄像头的物理性能缺陷。
高工智能汽车·2022-11-21 18:56

可替代角雷达，这款纯固态补盲激光雷达什么来头？

这一次，激光雷达供应商们又集中“卷”向了补盲赛道。今年5月，亮道智能率先发布了国内首款专为近场感知设计的纯固态补盲激光雷达——LDSenseSatellite。
高工智能汽车·2022-11-21 18:25

激光雷达上车背后

在过去的5年时间里，激光雷达一直是一个令人兴奋的行业，见证了重大的技术突破、数十亿美元的投资以及不同技术路线的产品落地。随着激光雷达进入前装增量周期，市场也迎来无情的洗牌。
高工智能汽车·2022-11-21 18:55

基于Matlab的激光雷达机场地面监控仿真（附源码）

基于激光雷达的停机坪监控系统已被提议作为改善情况图的有效方法，并作为减轻停机坪高风险的措施。此示例演示如何模拟停机坪交通场景的激光雷达数据，以及如何使用GGIW-PHD扩展对象
珞瑜··2022-11-21 16:06

【3D点云】数据入门（持续更新）

文章目录一、KITTI数据集介绍（重点是lidar-图像坐标系转换）1.数据格式1.激光雷达数据（data_object_velodyne）可视化2.标注数据label_2.3.图像数据image_24
杀生丸变大叔了·2022-11-21 15:32

CVPR 2022 | 华南理工提出VISTA：双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA

简介LiDAR（激光雷达）是
PaperWeekly·2022-11-21 11:17

Xavier域控制器使用教程-踩过的坑（模型部署）

AGX模组负责摄像头及激光雷达数据处理，结合毫米波雷达、超声波雷达、惯导+高精度定位（GNSS/IMU）数据等可实现自动驾驶的环境感知和决策层；SafetyMCU则负责执行层的线控交互；S32K144专门负责超声波雷达数据处理
showfaker_·2022-11-21 10:55

激光雷达和相机联合标定、信息融合资料整理

相机与激光雷达联合标定、信息融合（JCJ）1.激光雷达和相机联合标定之-but_velodyne_camera2.基于固态激光雷达辅助的十六线机械雷达和单目相机的外参标定方法源码3.Autoware相关资料整理
JCJ--slam-April。豆夫·2022-11-21 10:49

激光雷达和相机联合标定之-but_velodyne_camera

1.概述1.该方法适用于相机和激光雷达朝向方向相同或者近似相同的状态，相机和激光雷达之间的R矩阵较小，主要标定误差为T矩阵。
谢欣燕·2022-11-21 10:18

激光雷达和相机联合标定

前言最近搞了一下激光和相机的联合标定，分别用c艹+pcl与python+open3d写了写linux/windows上相应的联合标定软件，记录一下。绪论方法基于标定板，目的就为了求取传感器之间的外参。小编的代码主要做了一件事，就是选取各传感器对应的关键点，如激光中标定板的角点的3d坐标和图像中标定板角点的像素坐标。整体流程分为以下四部分：1.标定板点云提取2.标定板点云和图像角点提取求解外参矩阵重
苏盲·2022-11-21 10:14

相机内参标定，相机和激光雷达联合标定

相机内参标定，相机和激光雷达联合标定一、相机标定原理1.1成像过程1.2标定详解二、相机和激光雷达联合标定2.1标定方法汇总2.2Autoware的安装与运行2.2.1安装方式2.2.2安装Autoware
学无止境的小龟·2022-11-21 09:41

激光雷达和摄像头联合标定

1、安装autoware联合标定的ros包，针对rosmelodic需要改变CMakelists.txt里面带有版本模块的地方，加入melodic。2、运用ros标定相机内参，但yml格式要改为如下符合autoware的格式%YAML:1.0---CameraExtrinsicMat:!!opencv-matrixrows:4cols:4dt:ddata:[1.,0.,0.,0.,0.,1.,0.
linxiang789·2022-11-21 09:36

雷达相机标定3

0环境标定方案来自：cam_lidar_camlibration雷达：雷神32线激光雷达相机：海康球机1问题发现在标定相机雷达的过程中，使用cam_lidar_camlibration使用中发现经常出现平面寻找错误的情况
九三baba·2022-11-21 09:03

velo2cam_calibration——最新最准确的激光雷达Lidar和相机Camera外参标定算法实现

目录写在前面参考资料算法原理准备工作开始使用检测结果总结写在前面因为实验需求，要实现相机和雷达之间的融合，因此需要完成相机内参标定和雷达与相机外参标定。相机内参标定使用ros自带的包camera_calibration即可完成。具体方法可以参考博客:SLAM之相机标定相机外参之前使用了Autoware的工具箱，但标出来的效果有一定的误差，不太满意。velo2cam_calibration的单目相机
木key哇啦·2022-11-21 09:33

【传感器标定】路侧激光雷达和相机的标定(2)

接上篇【传感器标定】路侧激光雷达和相机的标定(1)，在上文中我提到我手上由若干相机和一个激光雷达，现在要做激光雷达和相机的联合标定，将激光雷达标定到相机。
昌山小屋·2022-11-21 09:59

镭神激光雷达和相机联合标定

1.坐标系和欧拉角镭神激光雷达坐标系和相机坐标系都为右手坐标系镭神激光雷达坐标系：原点为激光雷达光学中心,右为X,前为Y,上为Z相机坐标系：原点为相机光心,右为X,下为Y,前为Z同时规定欧拉角：绕X轴为俯仰角
爱学习的小道长·2022-11-21 09:28

激光雷达点云数据滤波处理基础（PCL）

由于采集的点云数据存在噪声，这些噪声不利于对点云后续特征的提取，因此需要通过相应的滤波算法去除噪声数据。常用的点云滤波算法有：体素网格滤波、直通滤波、半径滤波、统计滤波器，双边滤波器，卷积滤波，高斯滤波，条件滤波等。（1）体素网格滤波体素网格滤波用于对稠密点云进行降采样，其首先把3D空间划分成多个很小的体素，然后将每个体素网格的中心点作为该网格内的唯一点，体素网格滤波可以在减少数据量的同时很好的保
四海五湖百夜月·2022-11-21 08:01

[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 障碍物检测

现阶段由于固态激光雷达的普及，很多地方均可利用小视场的固态激光雷达叠加来进行点云式的目标检测，但由于数据集难以短
simba丶小小程序猿·2022-11-21 08:24

[自动驾驶-目标检测] C++ PCL 点云噪声滤波

2.3、LIDROR\LIDRORLIDROR滤波器2.4、LIOLS\LIOLSLIOLS滤波器2.5、OLIDROR\OLIDROROLIDROR滤波器3、总结4、参考文献1、引言3D点云的噪声滤波在激光雷达领域往往是最常见也同样是最容易忽略的地方
simba丶小小程序猿·2022-11-21 08:21

ROS点云类型sensor_msgs::PointCloud2与PCL的PointCloud＜T＞点云类型转换

就激光雷达（LiDAR）而言，采集的原始点云数据通常以sensor_msgs::PointCloud2的数据类型进行发布，在算法中对点云进行处理时，调用点云开源算法库（PCL）中的功能可以便捷的实现相应功能
木卫三_·2022-11-21 07:37

点云从二维的/scan转换到三维/PointCloud2

点云从二维到三维的转换，话题由/scan到/PointCloud2由于有的激光雷达扫描得到的点云格式是二维的，其话题类型为/scan，不能直接转换为pcd的文件，所以这里可以转化为三维格式，话题转换为/
总有一天全城的人都要高看我们·2022-11-21 07:04

十九.在ROS系统基于点云和视觉图像数据融合构建3D点云场景

一.背景介绍现在很多智能导航场景都涉及到激光(毫米波,固态等)雷达和相机视觉信息融合,这里激光雷达一般都是指多线激光雷达,16线,64线,甚至更多线数.但多线激光雷达动不动数万的价格,让很多技术人员无法尝试
okgwf·2022-11-21 07:00

LIO-SAM_based_relocalization运行kitti回环序列并保存轨迹评估（二）——————kitti数据集的制作

KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机，2个彩色摄像机，一个Velodyne64线3D激光雷达，4个光学镜头，以及1个GPS导航系统。
想与你共饮冰·2022-11-21 06:36

景联文科技：详谈3D点云标注方法

点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。
景联文科技·2022-11-21 02:58

补全依赖_FusionNet：基于稀疏雷达点云和RGB图像的深度图补全

对于智能车辆和机器人来说，为了实现精确的深度预测，激光雷达的使用是必不可
水长羊二·2022-11-21 00:12

郑武：CIA-SSD：自信的IoU可知的单阶点云物体检测器

随着激光雷达在机器人，无人车的领域的推广应用，三维点云的相关处理技术作为高精地图、高精定位、环境检测等方向的核心模块越来越受到重视。
baobei0112·2022-11-21 00:01

83FPS，史上最快 | IA-SSD: 基于点云的高效3D目标检测网络（CVPR2022）

1论文主要贡献论文针对三维激光雷达点云的有效目标检测问题开展了研究，为了减少内存和计算成本，现有的基于point的pipeline通常采用任务无关随机采样或最
自动驾驶之心·2022-11-21 00:27

【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（一）： 数据处理

三维投影算法主要思想是用激光雷达点云的鸟瞰图（BEV）和前视图（FV）作为模型输入，将三维点云转换为二维图片，早期工作开始于2017年的MV3D。
Coding的叶子·2022-11-20 14:58

【论文阅读】【三维目标检测】Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection

Point-wiseFusion3Dboxestimation&RoICropDepthCompletion分支Loss实验文章Multi-TaskMulti-SensorFusionfor3DObjectDetection2019CVPR该文章使用了相机和激光雷达传感器融合方法检测
麒麒哈尔·2022-11-20 13:33
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