激光测距方法的分类 般来说激光测距技术可分为两类:激光飞行时间测距和激光非飞行时间测距。激光飞行时间测距既利用激光到达目标所用时间来进行测距的方法。非飞行时间测距则是采用光子计数或数学统计方法进行测距的方法。 飞行时间测距主要有三种方法:相位激光测距、脉冲激光测距
一篇文章助你了解深度相机的技术分类及优劣势。目前市场上常见的深度相机大致可以分为四类：TOF、结构光、被动视觉、其他技术。几种深度相机技术原理1.TOF TOF深度相机的代表技术有：相位、时间，这两种技术，就是通过计算光线反射的相位差/时间差从而确定深度信息。2.结构光 结构光深度相机的代表技术有：散斑、掩模、光栅、线激光。 散斑技术原理：随机点阵光斑被三维物体调制。 掩模技
基于线激光的三维测量技术是近年来新兴的一种非接触测量方式，通过高速激光扫描的方式实现大面积、高分辨率的三维物体表面形貌测量。由于其快速、非接触及高精度等特性，被广泛应用于工业在线测量领域。 一、系统组成 激光测量仪采用激光三角测量原理，利用发射器将激光投射到待测物体表面上，通过传感器/待测物体的移动，即可得到完整轮廓测量结果。 线激光测量仪根据入射方式的不同可分为斜射式和
即确认惯导与雷达的旋转变换矩阵平移向量影响不是很大，直接从结构图纸中得到即可，即是惯导原点到雷达原点的向量。旋转矩阵对建图影响比较大，首先我们得确认理论的旋转矩阵，然后再进行标定。确认理论的旋转矩阵的方法：将imageProjection.cpp里这个回调函数中的注释打开。void imuHandler(const sensor_msgs::Imu::ConstPtr& imuMsg)
本期为大家分享一篇较新的文章：“Scene Completeness-Aware Lidar Depth Completion for Driving Scenario”。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。 研究背景无人驾驶在室
上一篇文章写道在win系统下不太方便使用Veloview软件，最近又翻了一遍VLP-16激光雷达使用手册才发现 原来是这么简单 方便！前期准备先附上安装包 点击所需的版本 下载安装即可。（版本间的区别介绍在官网上已经说明），安装完成是这样的恶页面，版本为4.1.3提前设置好与计算机的通信，主要分配一下IP 地址，连接雷达后，打开浏览器，输入http://192.168.1.201/&nb
# 深度学习k线
，是以发射激光束探测目标的位置速度等特征量的雷达系统。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，做适当处理之后，可获得目标的相关信息，从而对障碍物、移动物体进行探测、跟踪和识别。工作原理 激光雷达
一、重要参数雷达主体由激光测距模组和电机构成，雷达主体需要连接转接板，用于实现外部供电和UART转USB。以ydlidar-x4激光雷达为例。ydlidar-x4激光雷达正是一款极低成本的2D激光雷达，作为学习性能足够用了。测距频率：指每秒钟测距的次数（即激光测距模组的采样率），测距频率默认为5KHz；扫描频率：扫描频率越高，电机转动一圈的时间约短，扫描获取1帧雷达数据的时间越短，这样可以使SLA
深度学习3. 常见深度学习框架简介一、Caffe1. Caffe的优势：2. 缺点：二、MXNet1. MXNet的优点2. MXNet的缺点三、PyTorch1. 优势：2. 劣势：四、Theano1. 优点：2. 缺点：五、TensorFlow1. 优点：2. 缺点六、CNTK 微软深度学习工具包1. 优点2. 缺点七、Deeplearning4j1. 优点2. 缺点 一、Caffe官网：h
滑动窗口（2）绝对差不超过限制的最长连续子数组
给你一个整数数组 nums ，和一个表示限制的整数 limit，请你返回最长连续子数组的长度，该子数组中的任意两个元素之间的绝对差必须小于或者等于 limit 。
如果不存在满足条件的子数组，则返回 0 。看到子数组，想到了滑动窗口。
滑动窗口的优点：滑动窗口可以覆盖所有可能性滑动窗口只需要维护两个值：左右端点，且一直前进，时间复杂度为O（N）本题维
前言：使用深度学习进行点云匹配研究是我的毕设题目。因为之前只学习过深度学习在2D CV上的一些知识，对于三维点云这种东西根本没有听说过，因此也是感觉头大。好在老师给了我一篇paper，让我先去研究里面的方法，这篇论文是CVPR2017年的一篇口头报告，《3DMatch: Learning Local Geometric Descriptors from RGB-D Reconstructions》
矩阵求偏导的部分知识 资料原链接：https://blog.csdn.net/lirika_777/article/details/79646453 1.矩阵Y=F(x)对标量x求导 2.标量y对列向量x求导 x和a都是n*1的列向量 3.行向量y'对列向量x求导 对角矩阵： 是一个主对角线之外的元
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2020-06-27 11:01:00
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激光加工技术是当今时代最具技术先进性的加工制造技术，较传统加工方式有着显而易见的竞争优势。自上世纪七十年代激光加工技术蓬勃兴起，现已形成了激光切割、激光雕刻、激光焊接、激光打标等几十种激光加工技术。激光加工技术的高速高精度低耗等优势使得其被大范围推广应用，现已广泛应用于微电子电器、汽车、航空航天、机械制造、印刷包装等国民经济的重要领域，对于提高劳动生产率、提高产品质量、实现自动化生产、保护环境、减
一、跨链概述1、跨链定义在区块链所面临的诸多问题中，区块链之间互通性极大程度的限制了区块链的应用空间。不论对于公有链还是私有链来看，跨链技术就是实现价值互联网的关键，它是把区块链从分散的孤岛中拯救出来的良药，是区块链向外拓展和连接的桥梁。故跨链是指通过技术手段，将原本不同的、独立的区块链上的信息、价值进行交换和流通。狭义上来说是两个相对独立的区块链账本间进行资产互操作(Interoperabili
总的来说车道线识别分为传统方法和深度学习的方法 传统方法： 传统方法是指将原始图片二值化，处理噪声，尽量提取出只含有车道线的二值图。其中，处理可以采用： 边缘检测：感觉一般，边缘检测会把所有的边缘都检测出，其结果可以作为一系列处理的一个步骤运用。 提取某一通道的像素值进行处理：实际操作感觉并不好用，不如直接转灰度图处理。 全局二值化：固定阈值，在路面变化不明显的区域还可以用，不推荐使用 局部二值化
注：部分信息借鉴互联网，感谢相关作者分享。目录背景难点数据集算法指标车道线检测传统算法思维导图CVRP2022及历年车道线检测算法和论文背景 车道线检测是一个基本计算机视觉问题，具有广泛的应用(例如，ADAS Advanced Driver Assistance System 高级辅助自动驾驶和自动驾驶)
概括而言，K线图技术分析的流派大致可以分为五大类，即指标类、K线类、切线类、形态类和波浪类。这样的区分有助于我们更好地理解不同的技术分析方法，如果投资者若能做到有所涉猎、融会贯通，对于形成自己的一套分析体系有很大的帮助。 ——指标类分析方法 MACD、Stochastic、RSI都是常见的技术指标，这类分析方法最大的不足是反应速度比较慢，基本只能描述过去的偶只是，与市场未来的走势缺少紧密
通过理论分析和实验验证可知一二两层返回的信息主要包括路面、车道线、少量障碍物和边界数据;三四两层主要返回道路边界、障碍物和少量路表信息，所以在特征种子点提取阶段需要重点分析一二两层的雷达数据，这部分数据中对于车道线检测最大的干扰在于路面，提取车道线种子点特征的重点就是分离车道线特征与路面特征。 基于视觉系统的车道线检测有诸多缺陷。 首先，视觉系统对背景光线很敏感，诸如阳光强烈的林荫道，车道
最近在用深度学习的方法进行车道线检测，现总结如下： 目前，对于车道线检测的方法主要分为两大类，一是基于传统机器视觉的方法，二是基于深度学习大方法。一、基于传统机器视觉的方法1. 边缘检测+霍夫变换 方法流程：彩色图像转灰度，模糊处理，边缘检测，霍夫变换 这种方法一般能够检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线，以及偶尔的相邻车道（依赖前视相机的角度）。该方法可以利用霍夫变换的结果（线的斜率），进
