SMURF: Spatial Multi-Representation Fusion for3D Object Detection with 4D Imaging Radar发表于：IEEE TIV (2023)。大家好，很荣幸今天能有机会来分享笔者自己的工作，这也是笔者的第一篇文章，请多多指教。该笔记内容可能也曾在其他地方出现，均已得到笔者授权，且无需担心。该文以及更多内容在微信公众号“自动驾驶
点云到网格点云到网格综述算法要求点云存在的问题点云重建一般方法网格重建流程 点云到网格综述RGBD传感器获取的数据通常是大量的三维点，后期的处理过程都是在对这些点的坐标进行处理。网格重建要求我们从点云恢复出网格。算法要求输入：点云文件（.ply, .pcd等） 输出：单一网格点云存在的问题1、点云噪声。 每个点云都会带有噪声，噪声有可能和物体表面光学性质、物体深度、传感器性能等都有关系。2、点云
文章目录1.1 激光雷达硬件平台1.2 激光雷达原理1.3 三维激光系统研发难点1.4 点云应用方向1.5 点云分类，点云分割，点云特征提取（pointnet++）1.6 点云补全（PF-Net）1.7 点云配准（RPM-Net）1.8 点云算法项目应用 1.1 激光雷达硬件平台1.2 激光雷达原理脉冲式激光测距由激光发射器发射出的激光经被测量物体的反射后又被接收。测距仪同时记录激光往返的时间。
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2024-01-17 09:41:06
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激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上，激光雷达都有着明显优势。1. 激光雷达原理 其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当
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2024-04-24 13:44:08
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作者 | 巫婆塔里的工程师编辑 | 焉知智能汽车1. 前言之前的文章中介绍了基于LiDAR点云的物体检测算法。物体检测的输出是场景中感兴趣物体的信息，包括位置，大小，类别，速度等。相对于点云数据来说，这些输出结果是非常稀疏的，只描述了场景内的一部分信息。对于全自动驾驶的应用场景，这些稀疏的信息是远远不够的。首先，物体只是场景中的一部分内容，还有很多重要的信息是以非物体
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2022-10-04 18:15:08
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无人驾驶传感器融合系列（二）——激光雷达点云的聚类原理及实现本章摘要：在上一章，我们采用RANSAC算法分割出了地面点云，非地面点云。我们通常会对非地面点云进行进一步的分割，也就是对地面以上的障碍物的点云进行聚类，通过聚类，我们可以检测出障碍物的边缘，然后使用3维的Bounding Box将障碍物从三维点云中框出来。本章将讲解Euclidean 聚类算法、PCL实现，并对其所利用的基本的数据结构k
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2024-03-25 22:33:32
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无人驾驶传感器融合系列（一）——激光雷达点云的分割原理及实现本章摘要：激光雷达扫描得到的点云含有大部分地面点，这对后续障碍物点云的分类、识别和跟踪带来麻烦，所以需要将其分割掉。本章主要讲解点云的基础分割算法—RANSAC算法，通过例子分析其基本原理，然后讲解如何运用PCL实现RANSAC算法。RANSAC算法原理RANSAC (Random Sample Consensus) 随机采样一致性算法，
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2024-04-29 14:20:52
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**06 稠密点云之“喜”内容摘要：目前，无人机LiDAR硬件系统已经达到了操作简便、价格亲民、数据质量好、平民化的可持续发展阶段，但是无人机LiDAR点云数据处理仍然面临人才短缺、多数软件不给力的窘境。其中，十年树木、百年树人，人才的培养要相对需要更多时间；是不是软件更容易破局呢？我们认为，软件的确是破局的关键，但也存在诸多挑战。过去，整体上而言，无人机LiDAR点云数据处理软件存在工具多、操作
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2024-01-03 13:34:38
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雷达终端的基本规律内容包括：目标数据的录取，数据处理及目标状态的显示。 雷达终端的任务是发现目标，测定目标的位置坐标，有时还需要根据目标回波特点及其变化规律来判断目标的性质。 点迹录取用于实现对来自接收机或信号处理机的雷达目标回波的确认，并提取其仰角、方位角、距离、速度等信息；数据处理完成目标数据的关联航迹处理，数据滤波等功能，实现对目标的连续跟踪，轴角编码完成天线瞬时指向
# 如何使用Python获取雷达点云
在现代自动驾驶和机器人技术中，雷达设备提供的点云数据是一个重要的组件。这里，我将带领你一步一步地学习如何使用Python获取雷达点云数据。我们会通过一个简单的流程来实现这个目标。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下获取雷达点云的总体流程。下面是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述
激光雷达点云的特征表达简介激光雷达成像原理离散化BEV图Camera view图点对点特征（point-wise feature）提取特征融合 简介激光雷达的稀疏点云成像与稠密像素点的图像成像不同，点云都是连续的，图像是离散的；点云可以反应真实世界目标的形状、姿态信息，但是缺少纹理信息；图像是对真实世界的目标离散化后的表达，缺少目标的真实尺寸；图像可以直接作为cnn网络的输入，而稀疏则需要做一些
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2023-12-24 13:46:46
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激光雷达是一种集激光扫描与定位定姿系统于一身的测量装备，激光雷达系统包括激光器和一个接收系统。那么，如何获取无人机机载激光雷达点云数据？是一种集激光扫描与定位定姿系统于一身的测量装备，激光雷达系统包括激光器和一个接收系统。那么，如何获取无人机机载激光雷达点云数据？激光器产生并发射一束光脉冲，打在物体上并反射回来，最终被接收器所接收。接收器准确地测量光脉冲从发射到被反射回的传播时间。鉴于光速是已知的
点云是一种三维数据，文件格式多种多样，以满足不同的需求。1 *.las LAS文件格式是一种用于交换三维点云数据的公共文件格式，由美国摄影测量和遥感学会（ASPRS）维护。该格式不仅可以用于激光雷达点云数据，还支持其他任何三维xyz元组。 该
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2023-11-09 16:23:33
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文章导读 本文介绍激光点云的目标跟踪算法，跟踪算法主要分为生成式和判别式两类，传统的滤波跟踪大多属于生成式，而近几年深度学习做跟踪基本归为判别式跟踪方法。本文从传统的卡尔曼滤波原理说起，然后分析工程中点云目标跟踪可能遇到的问题。1有哪些目标跟踪算法？目标跟踪就是在连续的数据序列中，建立所需要跟踪目标的位置关系，得到目标完整的运动轨迹。通常是给定上一帧的目标位置特征，在下一帧中对该目标的位置以及边界
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2022-10-05 10:20:45
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前言在之前的博客中，介绍过图像标注工具labelme和labelimg，今天带来能同时标注图像和点云的工具Semantic Segmentation Editor。 从 demo 中可以看出来操作非常炫酷，有很多工具可以使用，尤其是魔法工具，在特殊场景下非常方便。 在标注点云时，可以用图像作对照，但好像没有标注后投影到图像的功能。Semantic Segmentation Editor介绍基于
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2023-12-10 16:09:18
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基于深度学习的算法现在在激光雷达数据目标检测中最常用的算法是基于深度学习的算法，其效果与传统学习算法相比要好很多，其中很多算法都采用了与图片目标检测相似的算法框架。早期的激光点云上的目标检测和图片上的目标检测算法并不一样，图片数据上常见的HOG、LBP和ACF【10，11，12】等算法并没有应用到点云数据中。这是因为激光点云数据与图片具有不同的特点，例如图片中存在遮挡和近大远小的问题而点云上则没有
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2023-12-24 19:25:54
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毫米雷达点云 DBSCAN聚类算法聚类的目的聚类算法分类原型聚类层次聚类密度聚类DBSCAN聚类算法原理相关定义算法流程以及伪代码DBSCAN算法优缺点DBSCAN参数选择聚类衡量指标DBSCAN算法仿真DBSCAN代码DBSCAN算法对毫米波雷达点云数据进行聚类 聚类的目的聚类的目的是将一组数据点划分为具有相似特征或属性的组或簇。通过聚类分析，我们可以识别出数据中的内在模式、结构和关联关系，从
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精选
2023-06-03 01:57:10
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汽车毫米波雷达市场的变革，超出很多人的预期。如今，几乎大部分的毫米波雷达公司都在推动4D成像雷达的技术落地。从自动驾驶公司Waymo，到大陆集团、采埃孚、博世等传统雷达厂商以及傲酷（被安霸收购）、为升科等后来者。过去，分辨率差、行人低反射率、噪声和多径效应，同时成本高于摄像头，对于不同静止物体的识别差，这些都是毫米波雷达的缺点。大幅提高分辨率是出路之一，这就是目前4D以及成像雷达的优点之一。传统雷
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2024-01-02 11:23:03
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1.点云数据格式常见的点云格式包括：*.las：用于激光雷达点云及其他任何三维xyz元组，是一种用于交换三维点数据的公共文件格式。文件主要由4部分组成，包括公共头块（包含版本号、缩放因子、偏移值、时间、范围等），变长记录（包含变长类型数据、坐标投影信息和用户信息等），点数据记录（包括三维坐标、回波、强度、扫描角度、分类、飞行航带、飞行姿态、GPS时间、点颜色等信息），扩展的边长记录。LAS文件按每
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2024-05-13 07:28:40
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关于cam_lidar_calibration（2021）安装使用一.简介在众多的lidar和camera标定的开源程序中，效果相对不错的就是cam_lidar_calibration了，其余开源要么标定过程复杂、要么误差太大，该开源包经过一些改版。下列是cam_lidar_calibration系列的开源算法时间对应的论文算法解析开源算法地址2019（最原始版本）Automatic extrin
