基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物。 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划。 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云。为了能够高效的处理这些数据。快速的指出与搜索能力是需要 ...
博客转载自:https: blog.csdn.net ethan guo article details 激光雷达采集的数据,可能由于颠簸或者雷达安装倾斜或者地面本身是有坡度的,造成地面在雷达坐标系中不是水平的。不是水平的,会影响我们后续的对点云的分割分类等处理,所以校准很有必要。 校准方法是 参考 :用PCL中基于RANSAC的平面检测方法检测出平面,得到平面:ax by cz d 。对于一个平 ...
2018-12-02 16:11 0 982 推荐指数:
基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物。 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划。 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云。为了能够高效的处理这些数据。快速的指出与搜索能力是需要 ...
激光雷达lidar与点云数据 DEM是分布和显示数字地形的首个广泛使用的机制。 点云是在空间中随机放置的3D点的集合。传感器发出能量脉冲并乘以其返回行程(TWTT,双向行程时间)。知道了传感器的位置以及脉冲的传输方向,就可以确定反射面的3D位置。传感器还可以测量回波的强度,以估计反射表面的表面 ...
参考Adam大神的文章 激光雷达的地面-非地面分割和pcl_ros实践 PCL基本入门PCL是一个开源的点云处理库,是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,包含点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别 ...
三维激光点云并投影至二维图像坐标,得到类似RGBD相机的效果。 需要用到的文件包括:二进制Velodyn ...
本文实现参考Adam的博客 基于欧几里德聚类的激光雷达点云分割及ROS实现 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 ...
1.CGAL,Computational Geometry Algorithms Library,计算几何算法库,设计目标是,以C++库的形式,提供方便,高效,可靠的几何算法。CGAL可用于各种需要几 ...
参考Adam博文 基于地面平面拟合的激光雷达地面分割方法和ROS实现 地面平面拟合(Ground Plane Fitting)我们采用平面模型(Plane Model)来拟合当前的地面,通常来说,由于现实的地面并不是一个“完美的”平面,而且当距离较大时激光雷达会存在一定的测量噪声,单一的平面模型 ...
高精地图:激光雷达点云与高精地图融合 定位精度和更新频率是高精定位的显著特征。 精度与频率:根据推算,高精定位需要实现≤25cm 的定位精度,更新频率≥100Hz,因此需要在一般导航定位方案的基础上,与激光雷达、摄像头等感知设备相结合。 解决方案:按照定位参考系的不同,分为 ...