**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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由于采集的点云数据存在噪声，这些噪声不利于对点云后续特征的提取，因此需要通过相应的滤波算法去除噪声数据。常用的点云滤波算法有：体素网格滤波、直通滤波、半径滤波、统计滤波器，双边滤波器，卷积滤波，高斯滤波，条件滤波等。（1） 体素网格滤波体素网格滤波用于对稠密点云进行降采样，其首先把 3D 空间划分成多个很小的体素， 然后将每个体素网格的中心点作为该网格内的唯一点，体素网格滤波可以在减少数据量的同时
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2023-11-28 11:42:13
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前面介绍了基于激光测距的桥梁挠度分布测试系统，基于激光测距、无线传输技术并结合桥梁静载试验挠度测试的步骤对中小桥静载挠度实现快速采集、数据处理等功能。毫米波雷达测试设备基于微波干涉测量原理能实现微小变形的精确测量，本文接着介绍毫米波雷达对于桥梁静载试验中挠度实现分布式采集的应用。一、毫米波雷达的测量原理 微变形雷达是基于微
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2024-07-02 05:56:38
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# 项目方案：Python处理激光雷达点云数据
## 1. 简介
激光雷达点云数据是现代感知技术中常见的数据类型之一，它包含了大量的三维空间点信息。在本项目中，我们将使用Python来处理激光雷达点云数据，并实现一些常见的点云处理任务，如数据可视化、滤波、分割等。
## 2. 数据获取
首先，我们需要获取激光雷达点云数据。一种常见的获取方式是使用ROS（Robot Operating Syst
原创
2024-01-01 08:20:32
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连接速腾16线激光雷达，录制rslidar_points的bag文件：rosbag record /rslidar_packets -O bag然后需要将bag文件转换成.bin文件，先转成pcd：rosrun pcl_ros bag_to_pcd data.bag /rslidar_points ./pcdpcd是创建的存放.pcd文件的位置然后转成.bin文件# -*- coding: utf
合成孔径雷达（SAR）拥有独特的技术魅力和优势，渐成为国际上的研究热点之一，其应用领域越来越广泛。SAR数据可以全天候对研究区域进行量测、分析以及获取目标信息。高级雷达图像处理工具SARscape，能让您轻松将原始SAR数据进行处理和分析，输出SAR图像产品、数字高程模型（DEM）和地表形变图等信息，并可以将提取的信息与光学遥感数据、地理信息集成在一起，全面提升SAR数据应用价值。1
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2023-08-06 22:03:52
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前言：激光雷达是无人驾驶车的一个重要数据源，同时也是最难处理的数据之一。相对于图像数据而言，激光雷达有着更可靠的深度数据。特斯拉的辅助驾驶系统曾因为过度依赖图像数据产生的误判而造成严重的事故，而有了激光雷达之后，就可以避免因为图像造成的误判。本文将介绍如何初步的处理激光雷达生成的点云数据。数据可视化在处理数据之前，让我们先来看看原始数据什么样。使用ROS自带的rviz可以很轻松的查看各种数据。可以
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2024-07-26 16:00:41
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FMCW_simulation.m是创建点目标并估计其范围、速度和角度信息的主脚本，首先研究这个脚本程序。一、雷达参数雷达参数的设置，属于是老生常谈了，之前的文章已经谈到很多了，不再详细重复论述。不过在本程序中，需要注意PRI默认为等于Chirp持续时长，实际上还要考虑空闲时间。这里的带宽指的是有效带宽，而不是发射信号带宽。程序中一共设置了10帧、1T8R，这些参数都是可以修改的。```c
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2023-12-19 14:21:59
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# Python雷达数据处理流程
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何处理雷达数据。以下是整个流程的步骤和每一步需要做的事情，以及相应的代码。
## 步骤一：导入所需库
在开始处理雷达数据之前，我们需要导入一些常用的Python库。这些库将帮助我们进行数据处理和可视化。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import
原创
2023-08-03 09:13:11
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1、单线雷达数据处理数据处理函数来自于：// 处理LaserScan数据, 先转成点云,再传入trajectory_builder_
void SensorBridge::HandleLaserScanMessage(
const std::string& sensor_id, const sensor_msgs::LaserScan::ConstPtr& msg) {
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2023-09-05 23:23:11
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先看看，激光雷达/高光谱激光雷达距离效应再来说波形分解， 通常情况下都是： 1.去噪。通过某些滤波的方法进行去噪，得到预处理后的波形。 2.高斯分解/广义高斯分解/对数正态分解等一些模型。对预处理后的波形，提取模型的初始参数值。具体先对预处理后的波形，先求个一阶导数，找到一阶导数值为0的点，然后对预处理波形求二阶导，根据二阶导，找到全波形函数的极大值，再找到与所有极大值点最近邻的两个极小值点，然后
目标：Widows窗口应用程序，可实现雷达数据三维可视化 方案： 1.DirectX11 + DirectXTK 2.VTK 3.VisltDirectX11一、使用着色器 1.加载并编译两个着色器 2.将两个着色器封装到着色器对象中 3.设置着色器对象 二、顶点缓冲区 1.创建具有位置和颜色的点 2.创建顶点缓存对象 3.通过映射顶点，复制数据并取消映射以将顶点复制到顶点缓冲区 三、验证输入布局
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2024-08-25 16:02:29
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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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相机和毫米波雷达数据融合4--解析模块代码编写Simulink代码介绍can_ros_class介绍can_ros_class.hcan_ros_class.cpp头文件包含Can0RosClass::Can0RosClass(params)Can0RosClass::InitSubscribers（params）Can0RosClass::InitPublishers()Can0_to_msg
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2023-10-24 17:18:35
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点云聚类在激光雷达环境感知中的作用就无人车的环境感知而言，方案很多，根据使用的传感器的不同，算法也截然不同，有单纯基于图像视觉的方法，也有基于激光雷达的方法，激光雷达以其稳定可靠、精度高并且能同时应用于定位和环境感知而被广泛采用。激光雷达环境感知一般的流程为： 1、分割地面，从而减少地面的点对目标检测的影响 2、点云聚类，
测试设备需求雷达信号分析应用需要高度专业化的测试设备来建模和测试传输或接收的信号。二次监视雷达通常用于空中交通管制（ATC）应用以及敌我识别（IFF）应用，这些应用需要组装定制射频测试架，以便在设备上进行专业测试。与询问机和转发器或现场使用的产品不同，测试架本身不受尺寸或规格的限制，而受可访问性和模块化的限制。 如图中所示，主监视雷达（PSR）利用被动应答生成飞机的位置信息，二次监视雷达（SSR）
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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# Python读取云雷达BIN数据
在气象学和遥感领域，云雷达（Cloud Radar）是一种重要的工具，用于探测和分析大气中的水汽和云层分布。云雷达通常会生成以BIN格式存储的数据文件。这种数据格式包含了关于云层特性的重要信息，开发者和研究人员经常需要使用Python来读取这些数据进行分析。在这篇文章中，我们将详细说明如何读取云雷达的BIN数据，并提供相应的代码示例。
## BIN数据格式
今天来做雷达图吧。感谢大神的文章。Respect。附上大神的博客地址～ https://tableaumagic.com/drawing-radar-charts-in-tableau/tableaumagic.com
雷达图使用场景一定是想做多维度评价的时候。比如，你想看看王者荣耀的安琪拉和小乔同是法师，有什么差异。就可以用到雷达图。 以上我用一个简
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2023-12-03 12:39:58
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【Apollo7.0】感知模块(4)：激光雷达感知中的目标跟踪算法—具体技术细节Track流程与目的目标跟踪的主要目的是：根据运动目标相关的特征值，将障碍物序列中连续帧的同一运动目标关联起，得到每帧数据中目标的运动参数以及相邻帧间目标的对应关系，从而得到障碍物完整的运动轨迹。匈牙利匹配匈牙利匹配法是一个二分图匹配算法，由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出，因而得名。二分图匹配：Bipart
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2023-11-09 01:28:15
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