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面试准备

激光雷达跟随:pid控制:答:激光雷达跟随主要包括两部分,检测节点使用激光雷达检测目标的距离和角度,在处理激光数据时首先需要消除噪声点,距离最近的激光点索引和周围的激光点距离差需要小于指定的阈值,将检测到的距离和角度发送给下一个跟随节点,跟随节点在接受到角度和距离后使用pid来更

【基础整理】Mapping representation 机器人所用地图种类及相关介绍

参考与前言 本文主要介绍 建图 Mapping 方面的一些 基础知识介绍与相关下游任务使用 涉及知识较为基础,SLAM大佬们可以提前退出了 主要针对应用为移动机器人与物流无人驾驶车;提前申明:大部分文字/图片,翻译/截图于 来自 Introduction to Mobile Robotics, Techniques for 3D Mapping,

点云分割,点云分类,点云配准

点云分割: 根据空间、几何和纹理等特征点进行划分,同一划分内的点云拥有相似的特征。 点云分割的目的是分块,从而便于单独处理。 点云分类: 为每个点分配一个语义标记。点云的分类是将点云分类到不同的点云集。同一个点云集具有相似或相同的属性,例如地面、树木、人等。也叫做点云语义

ENVI下利用LiDAR点云数据生成DEM

激光雷达(LiDAR)是一种通过位置、距离、角度等观测数据直接获取对象表面点三维坐标,实现地表信息提取和三维场景重建的对地观测技术。利用LiDAR进行目标探测属于主动遥感方式,对天气的依赖性小,不易受阴影和太阳角度的影响。与传统摄影测量技术相比,避免了投影(从三维到二维)带来的信息损

从光学立体像对中得到3D点云数据

在2015年发布的ENVI5.3及以后的版本中提供的一个新功能,可以从光学立体影像中(如 WorldView-3 、Pléiades-1等)生成LAS格式的3D点云数据。这项技术可以弥补机载LiDAR传感器不能采集或者采集成本太高的情况下,获取高精度的点云数据。获取的点云数据可以像LiDAR数据那样应用在不同领域

案例分享:自动驾驶3D点云语义分割数据标注

在自动驾驶环境感知系统中,如何获取高精度实时路况数据,是决定自动驾驶系统行车安全的关键。 目前主流的两种感知技术路径“纯视觉”与“高精地图+激光雷达”中,由于激光雷达采集的3D点云路况数据更为密集、准确且具备三维地理信息,因此以3D点云数据为基础的感知算法即成为部分自动驾

三维GIS+电力巡检,开启电缆通道数字化巡检新局面

概况: 随着国内电网规模不断扩大,长距离输电线路如特(超)高压线路增长迅速,电力巡检需求随之而来。传统电力巡检现状,采用传统的人工电力巡线方式,具有以下四个不足: 大多输电线路分布在崇山峻岭之中,地理环境复杂; 传统人工巡查需要翻山越岭,作业强度大,工作条件艰苦、效率低、风险高 受光照

图像与点云三维重建算法

图像与点云三维重建算法 单图像三维重建算法介绍 在开始讨论之前先说一下为什么要做单图像三维重建,原因其实很直观。总结起来就是两个字,“需要”。我们很需要这类应用,如果可以做出来,不论是学术上、产品上都有很大价值。 比如像是国外的英伟达(NVIDIA)、脸书,国内的阿里巴巴达摩院、快

激光雷达的障碍物检测

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B

PCL PointCloud类型介绍

1. PCL PointCloud 类型介绍 在 PCL 中,PointT 是基本的点的表示形式,包括 PointXYZ、PointXYZRGB、Normal 等,而 PointCloud 则是存储点集的容器。 PointCloud 被定义在 point_cloud 文件中。 2. 成员变量 header: seq:序列长度;stamp:获取点云时的时刻,相对于(1970-01-01 00:00:00);fram

激光点云的物体聚类

1.什么是聚类算法 聚类就是按照某种特定的标准把一个数据集分割成不同的簇,使得同一个簇内的数据尽可能的相似,不在同一个簇内的数据差异尽可能大。 常用聚类算法包括以下几种:   k-means是典型的基于划分的聚类算法,针对散落的点集,选定聚类个数然后随机初始化中心点,通过迭代计算拉

曼孚科技荣登自动驾驶百强企业榜单

近日,由ICVS发起的中国智能汽车及自动驾驶「优秀企业」评选活动结果正式出炉。 经层层角逐与多轮投票,曼孚科技凭借「自动驾驶数据标注解决方案」在众多参选企业中脱颖而出,荣登自动驾驶百强企业榜单。 数据智能成自动驾驶核心 伴随感知硬件、算力芯片与算法技术的飞跃,自动驾驶逐渐

UE4 Niagara+点云 烟雾模拟(2)

本文描述了一种通过对动力学仿真软件导出数据进行分析,将其转化为点云数据,从而压缩成纹理数据,通过UE4的Niagara粒子系统进行烟雾模拟的过程。上片文章我们实现了通过解析点云文件并在Niagara生成点云显示 最终效果如下: 整个实现过程中借鉴了以下的技术分享,在此表示感谢: https://ww

教程/工具整理规划

我是一名从事智能化算法工程师,主要工作方向包括开发 - 计算机视觉功能    - 图像拼接相关功能    - 图像分类/检测/分割相关功能    - 点云检测/分割相关功能    - 图像、点云融合功能    - 定位建图相关功能  - 机器人路径规划、控制相关功能   在开发功能的过程中,需

数据标注丨关于3D点云的这些知识,你知道几个?

点,作为人类感知与认知最原始的概念,是打开人类思维世界的新窗口。欧氏几何学中最简单的图形就是由点构成,点的云集掀开了人类观测世界的新篇章,重构了我们的世界。 以地图和影像为代表的二维空间数据表达已经走过了漫长的历史,但远远不能满足人们对现实三维空间认知和地学研究的需求。

2022-05-19

学习汇报2022-05-19 1 点云数据处理 1.1 预处理 读取pcap文件,保存为pointCloud格式 clc clear close filename= 'D:\leidashuji\LIDAR_0515\01.pcap'; %文件位置 veloReader = velodyneFileReader(filename,"VLP16"); % 读取.pcap文件 ptCloud_original=cell(1,veloReader.N

人体特征测量和3D点云显示

人体特征测量 项目是基于RealSense d455 深度相机和Openpose完成的,它的功能主要包含了以下两个方面: 点云输出 人体特征测量 点云输出 RealSense d455 相机可同时输出对齐的彩色图像和深度图像,结合相机的内参,可将二维像素点转换为三维点云。同时,利用Opengl将三维点云输出显示。

点云平面合并

//优化平面,Ransac的反复提取,冗余 template <typename Kernel> void Hypothesis<Kernel>::refine_planes() { std::vector< Planar_segment* >& segments = point_set_->planar_se

八叉树分割点云实验记录2

八叉树分割点云实验记录         #######################

点云最小包围盒

点云最小包围盒 int w = indexPTSObj->getW(); int h = indexPTSObj->getH(); double x = indexPTSObj->getX(); double y = indexPTSObj->getY(); double z = indexPTSObj->getZ(); int r = indexPTSObj->getR(); int g = indexPTSObj->getG(); in

C++绘制点云 日志记录

C++绘制点云   osg::Geode* pcd_geode = new osg::Geode(); //几何体 osg::Geometry* pcd_geometry = new osg::Geometry(); for (int k = 0; k < list_dall_data.size(); k++) { PTSData* indexPTSObj = list_dall_data.at(k); int w = indexPTSObj->getW(); i

PointNetVLAD 论文笔记

目录AbstractTermProblem Definition流程PointNetNetVLAD(要反复读)Metric LearningPermutation Invariant数据处理和结果分析 Abstract Unlike its image based counterpart, point cloud based retrieval for place recognition has remained as an unexplored and unsolved prob

【综述】PointNet、PointNet++、 F-PointNet基于深度学习的3D点云分类和分割

作者:黎国溥,3D视觉开发者社区签约作者,CSDN博客专家,华为云-云享专家 首发:公众号【3D视觉开发者社区】 前言 PointNet是由斯坦福大学的Charles R. Qi等人在《PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》一文中提出的模型,它可以直接对点云

点云库PCL学习笔记 -- 点云滤波Filtering -- 1.直通滤波器

点云库PCL学习笔记 -- 点云滤波Filtering -- 1.直通滤波器 1. 直通滤波器代码2. 编译文件3. 测试 1. 直通滤波器代码 直通滤波器代码passthrough.cpp #include <iostream> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/passthrough.h> int main (int argc, c

PCL学习笔记(五):PCD文件的IO操作

1、PCD文件读取点云数据 #include<iostream> #include<pcl/io/pcd_io.h> #include<pcl/point_types.h> int main(int argc,char **argv) { //声明点云对象指针(点云类型为XYZ点云结构),并初始化该对象,pointcloud是一个泛型类,所以每次使用的记得申明 //这一句代码的作用是