内容摘要：粗差剔除是机载LiDAR点云数据后处理中的关键步骤之一，它对后续的滤波操作具有重要的影响。但已有的粗差剔除方法存在需要大量人工干预或者普适性差的缺点。本文在使用高程直方图剔除显著的高位、低位粗差基础上，利用KD-树组织机载LiDAR点云数据，通过判断当前点与其k个最邻近点的平均距离的大小来自适应的识别粗差点。01前言机载激光雷达（LiDAR）技术是一项能够直接、快速获取地球表面三维空间信
作用：绘制高精地图、定位、 避障。工作原理：向目标物体发射一束激光，根据接收-反射的时间间隔确定目标物体的实际距离。然后根据距离及激光发射的角度，通过简单几何变化推导出物体的位置信息。检测距离一般在100m以上。由于波长短，所以在测量物体距离和表面形状时精度高，可达厘米级。LiDAR的构成：一般是3个部分，①激光发射器，发出波长600-1000nm的激光射线；②扫描与光学部件，收集反射点距离与该点
文章目录PolarNet介绍极坐标划分自己的测试程序代码逐步解析测试效果 PolarNet介绍github工程代码：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg点云语义分割在自动驾驶领域的感知模块占据重要地位, 从多年前基于传统的点云聚类和分割,到近些年基于深度学习的点云语义分割方法, 技术逐渐成熟已经进入实时端到端的阶段. 前有基于球面投影映射出二维深度图
内容摘要：在测绘领域，激光雷达（LiDAR）测量技术被誉为是继GPS技术之后的又一次技术革命。基于搭载平台类型，可以细分为星载、机载、地面/地基、车载、背包、船载LiDAR等。其中，机载LiDAR测量技术较为常见，主要用于获取被测量区域的高精度、高分辨率的数字高程模型、数字表面模型、电力巡线、林业资源调查、城市三维模型制作等。目前，机载LiDAR又可以进一步细分为有人机LiDAR、无人机LiDAR
内容摘要：稠密的无人机LiDAR点云在测绘、土地利用/地表覆盖、智慧城市、电力巡线、林业资源调查等领域具有广泛的应用，主要体现在能生成更高的分辨率的产品、更精细的目标识别和三维重建效果。04 稠密无人机LiDAR点云的行业应用3.1、滤波 在点云处理和信息提取领域，滤波指区分点云中的地面点和非地面点的过程，它是生成数字高程模型（DEM）、分类、目标识别和三维重建的基础和必经的步骤。高密度点云滤波之
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2024-08-26 09:50:44
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作为一位测绘小白当看到眼前这些密密麻麻的点是否让你感到眼前一黑呢？你能获取哪些有用的测绘信息呢？ 我们都知道“一沙一世界，一叶一菩提”，但不一定知道的是，还有“一点一方位空间”。 这些点可大有来头，用处可大了！ 且听笔者详细道来吧~ 原来，这些都是激光雷达（LiDAR）点云数据，每一个点都包含了三维坐标信息，也是我们常说的X、Y、Z三个元素，有时还包含颜色信
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2023-09-08 08:46:29
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Global Mapper Lidar Module还挺厉害的，自动分类的效果很不错。首先去除地面点，用的是形态学滤波方法。之后可以分类出建筑物、低中高树木、电力线路。https://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper-lidar.php 另外VRMesh也可以实现分类。具体功能怎么操作还没有学会，应该是基于Mesh的，要将点云先构网，之后各
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2016-11-13 19:01:00
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点云 3D 分割 - RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation - 快速准确的LiDAR语义分割（IROS 2019）摘要1. 引言2. 相关工作3. 我们的方法A. 距离图像点云代理表示B. 完全卷积语义分割C. 基于距离图像的点云重建D. 高效点云后处理4. 实验评价A. RangeNet++相对于最新技术的性能B.
激光雷达（LiDAR）点云数据知多少？
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2021-07-16 14:24:35
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本文是滑铁卢大学CogDrive实验室和Geospatial Sensing and Data Intelligence Lab实验室联合刚发表在 IEEE Transactions On Neural Networks And Learning Systems 上的一篇综述，主要介绍基于深度学习的 LiDAR 点云在无人车上的应用。本篇综述总结了最近五年的140多项重要参考文献，包括具有里程碑意
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2022-10-05 10:02:10
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收藏了！
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2021-07-16 16:16:34
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学习
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2022-10-05 11:06:28
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Livox 激光雷达 ISAAC教程合集地址 文章目录Livox 激光雷达支持的硬件和固件在桌面上设置和运行示例应用程序在机器人上设置和运行示例应用程序查看正在运行的应用程序将来 Livox 激光雷达 Isaac SDK 支持使用 Livox LIDAR，包括兼容的驱动程序和示例应用程序。支持的硬件和固件Isaac SDK 中包含的 Livox LIDAR 驱动程序支持 Livox Mid-40
作者：小毛机器人作为面向未来的智能制造重点技术，其具有可控性强、灵活性高以及配置柔性等优势，被广泛的应用于零件加工、协同搬运、物体抓取与部件装配等领域，如图1-1所示。然而，传统机器人系统大多都是在结构化环境中，通过离线编程的方式进行单一重复作业，已经无法满足人们在生产与生活中日益提升的智能化需求。随着计算机技术与传感器技术的不断发展，我们期望构建出拥有更加灵敏的感知系统与更加智慧的决策能力的智能
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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Yu H , Zhen W , Yang W , et al. Monocular Camera Localization in Prior LiDAR Maps with 2D-3D Line Correspondences[J]. 2020. IROS 2020武汉大学、卡内基梅隆大学针对问题：如何使用先验LiDAR地图约束单目VO位姿漂移？提出方法：首先使用LiDAR构建先验LiDAR点云地
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2022-10-13 09:26:45
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#LAZ和LAS 下图为标准LAS的数据类型，论文将其分类为四种类型 数据压缩 解压 序列化 反序列化 LASzip Rapidlasso GmbH 的免费开源产品,可以将快速将庞大的 LAS 文件转换为紧凑的 LAZ 文件而不会丢失信息。 LASzip 是 2012 年地理空间世界论坛获得激光雷达 ...
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2021-07-23 20:13:00
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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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## 如何在iOS中获取点云数据
获取点云数据是一个涉及多个步骤的过程。这篇文章将系统地指导你如何在iOS中获取并处理点云数据。我们将分步骤来阐述每一步的具体操作和相应的代码示例。最后，我们还会为整体流程提供一个类图，以帮助你更好地理解各个组件之间的关系。
### 整体流程
| 步骤 | 描述
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
