文章目录前言一、Ouster驱动程序定义的Point的数据类型二、如何接收带有`ring`信息的点云1. 定义自己的点类型2. 接收程序 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本人在ROS环境下使用Ouster激光雷达获取的点云做检测算法，想要获取点云中的每个点所在的线数ring信息。首先通过查找资料，velodyne的激光雷达驱动程序可以直接获取线数ring信息，但是其他家的激光雷达驱动
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2024-01-10 22:06:20
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此示例显示如何通过分割地平面并找到附近的障碍物来处理安装在车辆上的传感器的3-D激光雷达数据。这可以促进车辆导航的可行驶路径规划。该示例还显示了如何可视化流式激光雷达数据。创建VelodyneFileReader 使用安装在车辆上的Velodyne HDL32E传感器记录该示例中使用的激光雷达数据。设置velodyneFileReader对象以读取记录的PCAP文件。（都是matlab数据内部）f
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2024-05-26 11:49:13
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激光雷达： 激光雷达测量的数据是雷达周围一个个的点，是激光发射后第一个碰到的障碍物，当完成一次扫描后，生成一次点云图，包含一组点的信息。激光雷达的测距原理一般分为两种：三角测距法和脉冲法（TOF）。脉冲法是根据简单的光速*时间/2，问题是需要精确的计时器和高质量的脉冲光，所以成本较高。我们车上的思岚A1雷达是脉冲法，原理简单。 下面介绍一下三角测距法：从图中我们可以发现激光发射器Laser是有一个
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2024-01-02 12:02:38
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文章目录1. 基于激光雷达的物体检测1.1 物体检测的输入与输出1.2 点云数据库1.3 激光雷达物体检测算法1.3.1 点视图1.3.1.1 PointNet1.3.1.2 PointNet++1.3.1.3 Point-RCNN1.3.1.4 3D-SSD1.3.1.5 总结和对比1.3.2 俯视图1.3.2.1 VoxelNet1.3.2.2 SECOND1.3.2.3 PIXOR1.3.
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2023-12-29 23:31:40
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单线激光雷达学习（二）特征识别——断点、角点斜率差算法——使用相邻点之间斜率的变化关系来提取特征点，再通过特征点对点云进行分割来提取线段，本算法不需要迭代，工作量较小，而且对阈值不敏感，准确率也较高。既克服了多数序惯类算法都存在无法对相交直线进行分割的缺点，也克服了递归算法计算量过大和因阈值选取不当过分割和欠分割的缺点。1 斜率差法原理以激光雷达为圆心，利用相邻点的斜率差值来区分断点、角点和散点。
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2023-10-23 10:18:36
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文章目录前言一、kmeans聚类算法二、DBSCAN 聚类算法三、欧几里德聚类算法前言点云聚类就是根据某个划分依据（如距离，密度等）将点云数据集的点云划分成不同的点云簇的过程一、kmeans聚类算法k-means 聚类算法将整个点云数据集分为 k 个具有某种统一特征的点云簇。首先从获得的激光点云数据集中随
原创
2022-03-03 15:07:47
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激光雷达感知自动驾驶中采用激光雷达做感知可以分为两个层次，低层次感知也叫作障碍物检测，只需要探测到前方有障碍物即可；高层次感知可以看做目标识别，需要对障碍物信息进一步分类。障碍物检测是指从点云数据中提取出潜在的障碍物体，得到它们的方位、尺寸、形状、朝向等信息，一般通过Bounding box来添加或者多边形来描述。障碍物检测框架激光雷达的障碍物检测流程一般如下：1. 考虑到车上有多个传感器共同作业
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2022-10-08 13:55:52
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基于双目摄像头的障碍物检测前言：关于双目摄像头的障碍物检测以及基于OpenCV的障碍物检测在CSDN以及博客园上都有几篇相关的文章。然而，相当一部分的关于障碍物检测的文章多偏向于理论，而有实践的文章却少之又少。在这里，我将按照我从网上学习到的例子进行整合并加入了我自己的理解。希望能为大家在障碍物检测方面起到一定的参考作用。特别鸣谢：亦轩Dhc的博客琪其齐奇旗棋的CSDN_寒潭雁影的CSDN下面开始
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2024-05-28 18:19:22
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StereoVision Imaging近日获得多光束多普勒激光雷达(LiDAR)技术多项专利授权，可用于生物识别/自动驾驶产业的瞬时距离和速度测定。 据麦姆斯咨询报道，位于美国加州的高性能中距离多模态(2D/3D)人脸识别系统国防承包商和全球开发商StereoVision Imaging(SVI)，正在大力拓展其创新的调频连续波(FMCW)激光雷达(LiDAR)技术用于生物识别和自
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2024-04-22 13:57:51
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与相机标定类似，激光雷达也有内参（由厂家提供）和外参之分 。 文章目录内参外参理论基础1：使用长宽已知的矩形板ABCD来标定理论基础2：多线雷达使用的是纸箱法1 相机与激光雷达的联合标定ros中的联合校准包MATLAB 相机与激光雷达的标定输出参数含义结果投影变换（A）联合标定发展史2 激光雷达与组合惯导联合标定程序1 ：（靠特征点计算）程序2 ：3 多激光雷达外参自动标定算法 内参内参是内部激光
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2024-05-09 22:30:21
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2. 摘要障碍物的准确识别对提高自动驾驶列车的安全性具有重要意义。为了提高主动识别的准确率，提出了一种ME Mask R-CNN。SSwin-Le Transformer用作特征提取网络，ME-PAPN用作特征融合网络。综合多种多尺度增强方法，提高了对小目标的检测能力。抽样方法为主要样本注意，采用适合列车障碍物特性的锚箱尺寸和比例。列车障碍物数据集基于多种测试场景，如南宁地铁1号线测试
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2024-09-03 17:49:34
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概述使用python读取arduino串口发送的旋转编码器数据，去除换行和回车符号“\n\t"，并解析bytes，转化为数组。激光雷达的数据是字典类型，我们还需要将其转换成DataFrame格式的数据，运用pandas库处理数据。1.1 串口读取旋转编码数据的格式1. 2.原来代码如下# E:\Anaconda3\python.exe
# -*- coding: utf-8 -*-
import
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2023-10-10 10:10:00
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当我们开车的时候，会不断地关注周边的环境，以确保自身及他人的安全。我们会特别注意潜在障碍物的位置，无论是其他车辆、行人还是路上的物体。同样，当我们开发自动驾驶汽车系统时，让其能准确探测到障碍物也是非常关键的，因为它加强了汽车对周围环境的理解。路上行驶的其他车辆，是障碍物检测的重中之重，因为它们很可能是我们车道上或邻近车道上最大的物体，因此其潜在危险性也最大。从传统的计算机视觉技术到深度学习技术，各
一、VoxelNet1.特征学习网络(feature learning natwork)Group&Sampling:每个网格内部随机采样固定数目的点，不足的则重复Voxel Feature Encoding(VFE):全连接层提取点特征，每个点的特征与网格内所有点的特征均值进行拼接，得到新的点特征Stacked VFE：重复多次VFE2.3D卷积网络(convolutional midd
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2023-10-29 08:50:36
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一个用数据视角看AI世界的标注猿 前几篇文章分别介绍了基于图像的目标检测方法和基于激光雷达的检测方法，对图片和激光雷达各自的检测方案有了一定了解，但是我们在标注过程中也会发现，这两年在自动驾驶领域单独的标注需求还是比较少的，点云的联合标注和融合标注等是比较常见的。那么我们就用本篇文章的篇幅来学习图像与激光雷达联合的目标检测方法，来从算法理论的角度来尝试理解，
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2024-04-10 10:45:18
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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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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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激光雷达工作原理简介测距方式光源光束操纵方式接收器关键参数 测距方式三角测距： 特点：距离短，精度高，稳定，成本低。TOF：dTOF：全称是direct Time-of-Flight。顾名思义，dToF直接测量飞行时间。dToF会在单帧测量时间内发射和接收N次光信号，然后对记录的N次飞行时间做直方图统计，其中出现频率最高的飞行时间t用来计算待测物体的深度， 。图1是dToF单个像素点记录的光飞行
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2023-12-29 21:53:40
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文章目录一、题目描述示例 1示例 2二、代码三、解题思路 一、题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。示例 1输入：obs
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2023-12-17 19:34:03
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title: LeetCode No.63categories:OJLeetCodetags:ProgramingLeetCodeOJLeetCode第六十三题自己代码的开源仓库:click here 欢迎Star和Fork ?题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记
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2023-11-03 09:41:46
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