3D-LiDAR 结合光学+激光扫描+数据处理技术，实现对人和物体的无盲点检测。 利用专有光学技术实现高精度，高分辨率三维扫描。 到目前为止，传感器只能准确地检测出物体的存在，而且很难感知目标的大小和形状。为了提高精度，必须增加激光器的数量，这就产生了激光束之间出现盲点的新问题。将其专有的光学技术应
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2020-05-25 10:06:00
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基于scan2map的三维激光slam鲁棒性好, 深度信息精确, 是相关领域的研究热点。但是，为了达到满意的定位精度，还需要构建一个大的稠密地图，这导致scan2map的匹配非常耗时。为了解决这个问题，本文提出了一种基于有向几何点（DGP）和稀疏帧的新型3D激光SLAM（包括闭环检测以及位姿图优化）。前者用于在空间维度上提供点的稀疏分布，后者用于在时间序列中产生帧的稀疏分布。该策略提升了三维激光S
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2024-05-11 20:27:47
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3D惯导Lidar SLAM LIPS: LiDAR-Inertial 3D Plane SLAM 摘要 本文提出了最近点平面表示的形式化方法，并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用。提出了一个利用最近点平面表示的无奇异平面因子，并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合。所得到的LiD
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2020-05-23 14:57:00
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3D惯导Lidar仿真 LiDAR-Inertial 3D Plane Simulator 摘要 提出了最近点平面表示的形式化方法，并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用。提出了一个利用最近点平面表示的无奇异平面因子，并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合。所得到的LiDAR惯性三维
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2020-05-23 06:14:00
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激光雷达与相机融合
原创
2021-07-15 11:44:41
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作者robot L主要内容
1. 在任意两帧双目图片中寻找特征点的数据关联；在任意两帧LiDAR点云中寻找点面数据关联。
2. 基于上述关联结果，对于双目图片，构建特征重投影误差约束和深度约束；对于LiDAR点云，构建点面距离约束。并将上述三个约束放入到统一的概率框架中联合优化
3. 通过LiDAR点云的准确深度精修双目点云：去除双目点云中深度不确定性大的点，并填补其平面表面的空洞。
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2022-12-28 14:52:23
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激光雷达与相机融合
原创
2021-07-15 11:47:55
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End-to-End Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection
摘要自主驾驶是安全、准确检测三维物体的必要条件。尽管激光雷达传感器可以提供精确的三维点云环境估计值，但在许多情况下，它们的成本也高得让人望而却步。最近，伪激光雷达（PL）的引入使得基于LiDAR传感器的方法与基于廉价立体相机的方法之间的精度差距大大缩小。PL通过将二维深度图输出转
1. Open3D-ML安装和使用首先对于Open3d，我们要先对源码下载# make sure you h
原创
2023-02-05 09:49:24
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摘要准确、鲁棒的感知系统是理解自动驾驶和机器人的周边环境的关键。自动驾驶需要目标的3D信息，包括目标的位置和姿态，以清楚地了解驾驶环境。相机传感器因其丰富的颜色和纹理以及低廉的价格而广泛应用于自动驾驶。相机的主要问题是缺乏3D信息，而这些信息是了解3D驾驶环境所必需的。此外，目标的尺度变化和遮挡使得3D目标检测更具挑战性。已经发表了许多基于深度学习的方法，例如深度估计，以解决3D信息的缺乏。本综述
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2024-01-09 15:55:49
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3D目标检测（CVPR2020：Lidar） LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 论文地址： ht
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2020-06-14 06:07:00
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文章导读导读：在自动驾驶中，3D感知相较于2D感知能够提供更加准确的位置信息。随着3D激光雷达传感器应用的不断普及，激光雷达能够更好的帮助汽车对驾驶场景的全面理解。因此，3D点云的分割逐渐成为了新的研究热点。今天，小编将为大家带来一篇Cylinder3D点云分割的文章，让我们一起来学习一下吧。Part 01语义分割、实例分割和全景分割的区别语义分割：语义分割是深度学习中常用的算法，它赋予图像中的每
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2022-10-04 18:41:54
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PIXOR作为2018年的创新之作，展示了BEV视角在3D检测中的潜力，但其在远距离、遮挡场景和嵌入式部署上的局限性
Briefpaper地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdfcode地址：https://github.com/yinjunbo/3DVID这是一篇来自北理工和百度合作的文章，目前还未开源，只有项目地址，2020年3月份放置在arxiv上，已经被CVPR2020接收；从标题我们猜测该文采用的时空信息将多帧的点云信息融合做3D目标检测，目前的确是
原创
2022-07-28 10:28:25
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原创：董亚微 一点人工一点智能编辑：一点人工一点智能原文：地下环境 | 九种3D Lidar-SLAM算法评估当机器人处在照明条件不足且无法使用GPS的地下（SubT）环境中，其自主导航是一项极具挑战性的任务，这也促进了姿势估计和建图算法的研究。受在此类环境中实际部署自主机器人需求的启发，本文介绍了3D SLAM算法的实验比较研究。该研究侧重于具有开源实现的最先进的激光雷达SLAM算法
原创
精选
2023-04-09 20:50:22
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固态LiDAR，半固态混合LiDAR，机械LiDAR 1. APD/SPAD 2轴MEMS扫描镜+ SPAD图像传感器在混合固态LiDAR中的应用 APD的工作模式分为线性模式和盖革模式两种。当APD的偏置电压低于其雪崩电压时，对入射光电子起到线性放大作用，这种工作状态称为线性模式。在线性模式下，反
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2021-06-06 07:46:00
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在3ds Max中创建模型时，为了表示自身所处的位置和姿态，模型会自动生成一个坐标系。为了表述方便，以下统一称作模型坐标系。与之相对应的，在3ds Max中还会有一个系统坐标系，其原点位置与三维坐标轴的指向固定，不随模型的位置姿态变化发生改变。模型坐标系的原点在系统坐标系所处的位置表示模型的位置，模型坐标系的三个坐标轴与系统坐标系三个坐标轴的旋转关系表示了模型的姿态。 本场景模型链接：
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2024-03-24 10:01:06
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基本参数 RS-Lidar-16（以16线为例） 视角（水平）360度，角分辨率0.1度（5Hz）0.4度(20Hz) 视角（垂直）-1515度，角分辨率（垂直） 2度 测距150米 测量精度+/- 2cm 点数~300,000/秒 转速：5/10/20Hz 波长：905nm 功耗：12w 16通道 ...
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2021-10-13 16:58:00
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什么是激光探测和测距 (LiDAR)？LiDAR 的全称是 Light Detection and Ranging (激光探测及测距)，LIDAR 是一种主动测量方式，主要由激光发射部分、接收部分组成、信号处理部分组成，从其名称可以发现 LIDAR 的两个主要基本功能是测距和探测。根据具体应用，可以使用不同的波长，但最常用的是红外线(IR)。LIDAR 应用于很多领域，主要包括但不限于以下学科：计
这篇论文提出了Cylinder3D：* 针对点云的稀疏性和密度不测的任务中。............
原创
2022-07-30 01:03:56
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