本文为瑞典查尔姆斯理工大学（作者：Erik Henriksson）的硕士论文，共76页。本文研究了利用汽车雷达传感器对动态目标进行扩展跟踪。跟踪是基于一个360度环境感知系统的数据，该系统由四个视场重叠的雷达传感器组成。本文提出了两种跟踪目标状态的方法，包括位置、速度、航向和大小。第一种算法基于检测形成的集群，并创建用于扩展目标跟踪器更新步骤的矩形框。第二种算法使用高斯混合概率假设密度（GMPH
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2024-08-31 19:31:58
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毫米波雷达的发展趋势是智能+高分辨 做好一款毫米波雷达本身是一个庞大的系统工程，所以我不可能会像标题那样面面俱到讲毫米波雷达的方方面面，我也没那本事，好吧，这篇文章主要和大家聊聊如何从算法及功能层面做好4D 高分辨毫米波雷达(4D High Resolution Radar,以下简称4D Radar)，咱们开始。啥是4D Radar首先4D指的是(range, veloc
点云 雷达(激光雷达和毫米波雷达) PCD
电磁波和光波长波
中波
短波
分米波
厘米波
毫米波
毫米波指波长介于1~10mm的电磁波
毫米波的波长介于厘米波和光波之间
毫米波雷达频段为24GHz（用于短中距离雷达，15-30米）和77GHz（用于长距离雷达，100-200米）
光波
红外线
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2024-09-05 11:58:56
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多目标跟踪MTT，边扫边跟TWS是MTT的一种特殊情况。机载雷达TWS属于微波单探测器MTT技术问题。概率数据关联PDA，多假设跟踪MHT，多帧分配MFA，模糊理论，随机集理论，神经网络，粒子滤波。1.机载空空多目标跟踪（1）攻击：典型的特点是作战飞机具有多目标跟踪和多目标攻击的能力，从而能在较远的作用距离上同时发现并跟踪多个有威胁的目标，并与火控系统配合发射多枚导弹、分别攻击不同的目标，达到先敌
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2024-05-25 20:36:45
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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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ekf雷达目标跟踪 python代码：在动态环境中进行目标追踪的实用指南
在路面交通监控、无人驾驶汽车和工业自动化系统中，ekf（扩展卡尔曼滤波器）用于处理与目标位置相关的动态信息，非常有效。因此，如何通过 Python 实现 ekf 雷达目标跟踪代码成为了许多开发者的关注重点。
> “我们经常必须从不稳定的信号中提取准确的位置，但我们的实现并没有达到预期的效果。”
在这种背景下，一个高效
一、角跟踪 早期角跟踪雷达的精度依赖于所使用的波束的尺寸，现代大多是雷达系统通过利用单脉冲跟踪技术获得更优的角度测量结果。 跟踪雷达利用雷达波束内目标角度相对于天线主轴角度的偏移量来产生一个误差信号，这个误差信号
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2024-02-21 23:24:09
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雷达实测数据卡尔曼滤波(KF)的调参，主要包括一下几个内容：1.过程噪声矩阵Q，观测噪声矩阵R；2.初始圆形大波门尺寸Γ，稳定跟踪过程中的椭圆波门γ；3.目标初始（超大）协方差P0； 此外，跟踪效果还与凝聚算法，滤波器算法，数据关联方法，航迹起始算法，运动模型……密切相关；凝聚算法：这里使用凝聚层次分析；滤波器：传统KF滤波器；数据关联：最近邻关联；航迹起始算法：n/m逻辑法
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2024-01-23 22:45:01
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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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C4 Filtering and Classification of Point Clouds/第4章 点云的滤波与分类05.25-06.01点云数据的过滤—4.1Filtering of point cloud data4.1.1课堂记录为什么机载激光雷达是唯一可行的能够获取森林影像的方式？只要森林不是完全覆盖，存在缝隙，机载激光雷达测量系统的激光扫描光束能部分地穿过植被覆盖空隙到达地面，并反射
【系统简介】信天翁系统采用雷达和光电设备组合监视，综合雷达与光电设备的优势特点，形成了雷达光电一体的综合化监视系统。该系统能够对大面积水域进行昼夜全方位精确监视，当有目标侵入时，雷达会及时发现并自动引导摄像头跟踪拍摄。雷达探测范围广，不受环境、光线等条件影响，能精确快速发现入侵目标，并报告其位置、速度、航向等信息，但是对于非专业人员来说，雷达视频的显示抽象不直观。光学设备对目标的显示非常直观，但因
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2024-07-20 08:14:30
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Vol.11No.9Sep.2009第11卷第9期2009年9月0引言随着社会和科技的不断发展，现代雷达系统更加复杂且精准，故需要借助计算机来完成对系统各项功能和性质的仿真，以完成对系统性能的评估。Matlab 提供了强大的仿真平台。一个典型的雷达系统主要由天线、发射机、接收机、信号处理机、伺服系统和终端设备等部分构成。本文主要讨论雷达信号处理部分，并结合某脉冲雷达信号处理的实例来说明Matlab
1、毫米波雷达介绍1.1 什么是毫米波雷达通常将波长为1～10毫米的电磁波称毫米波，车载毫米波雷达工作的频段为24GHz和77GHz，少数国家（如日本）采用60GHz频段。车载毫米波雷达通过天线向外发射毫米波，接收目标反射信号，经后方处理后快速准确地获取汽车车身周围的物理环境信息，然后根据所探知的物体信息进行目标追踪和识别分类，进而结合车身动态信息进行数据融合，最终通过（ECU）进行智能处理。电磁
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2023-11-15 21:49:58
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编辑丨计算机视觉联盟针对在时变的室外环境中难以视觉定位的问题，博士生颜深创新性地提出一种解决方案 SensLoc。SensLoc 利用移动设备内置的传感器数据，如 GPS、指南针和重力传感器，为视觉定位提供有效的初始位姿和约束条件，从而缩小图像检索和位姿估计的搜索空间。此外，SensLoc 还设计了一个直接的 2D-3D 匹配网络，以高效地建立查询图像与三维场景之间的对应关系，避免了现有系统中需要
知识点回顾
什么是点云，如何获得点云。点云包含了很多信息，除了3维坐标数据之外，还可能包括颜色、分类值、强度值、时间等。点云数据可以由多种方法获得：1.直接由Lidar激光扫描出点云数据。 2.不同角度的2D图像组合成点云 3.由深度图（Depth Map）生成点云，即将图像坐标+深度信息从图像坐标系转换为世界坐标系。点云和深度图都会出现深度信息的缺失，因为往往传感器只能捕捉物体表面的信
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2024-05-21 11:24:58
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检测点云中的目标(ROS2 & Tao-PointPillars)准确、快速的目标检测是机器人导航和避障中的一项重要任务。 自主代理需要清晰的周围环境地图才能导航到目的地，同时避免碰撞。 例如，在使用自主移动机器人 (AMR) 运输物体的仓库中，避免可能损坏机器人的危险机器已成为一个具有挑战性的问题。这篇文章介绍了一个 ROS 2 节点，用于使用 NVIDIA TAO Toolkit 基于
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2024-03-15 10:19:08
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【毕设题目学习】6DOF物体识别及抓取-PCL点云处理转眼来到毕业季，又恰逢武汉疫情，实在家里闲的慌，便开始着手毕设的题目 废话不多说，闲的时候，我将陆续写写博客，来记录关于该课题的一些学习记录，分享过程中遇到的那些坑，也欢迎能够相互交流学习。 首先，我大致说一下我的毕设题目，主要任务就是用PCL点云库进行点云处理，通过如几何特征的方式（不限）（毕竟现在应用方面基于几何特征是主流，不过深度学习势必
激光点云3D目标检测算法之CenterPoint前言CenterPoint是CVPR 2021的论文《Center-based 3D Object Detection and Tracking》中提出的一个激光点云3D目标检测与跟踪算法框架，与以往算法不同的是，该算法不用边界框而是提出用关键点来表示、检测和跟踪3D目标：在检测流程中，第一阶段先用一个关键点检测器去检测目标的中心点，然后再用中心点特
这是清华大学在2021年3月上传的关于将transformer应用在点云上的一篇论文。与其同期的还有两篇相似论文。本篇论文作者认为transformer本身具有很好的顺序不变性，而且在二维视觉任务上表现出了很好的效果，理论上可以代替卷积操作，因此transformer能够很好的应用在点云数据上。 一、PCT的初始版本 相比于文本信息，点云特征中包含了位置特征，因此可以省略位置信息的插入。 对于一个
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2024-10-16 21:44:59
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文章目录一、前言二、3D目标检测算法梳理三、总结 一、前言前些日子作者对点云与图像融合领域进行了一些调查，经过作者浅显的调查发现现今的“点云与图像融合”主要作为一种综合工程手段应用在3D目标检测（包括但不限于：车道线识别、距离估算、有遮挡的目标识别）等自动驾驶领域。因此在调研的过程中梳理了3D目标检测算法的主要实现方法，并对各种经典算法做了类别区分。二、3D目标检测算法梳理注：这里只给出了算法的
