激光雷达目标检测 激光雷达,是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。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,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹 ...
Instant Object Detection in Lidar Point Clouds 传感器:VLP 主要工作:完整的激光雷达语义环境感知方案,通过将点云投影到地面栅格图,按照点的密度和最高高度 最大高度差,将点云分为建筑物表面 低矮物体 较高物体,而后按照点云的密度变化将点云进行聚类,再讲点云按照最大面积的方向,投影为 的深度图,通过CNN进行分类,最后一步是按照环境的语义信息进行分类结 ...
2020-01-06 22:17 0 1064 推荐指数:
激光雷达目标检测 激光雷达,是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。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,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹 ...
本部分中,将之前的优达学城的整套目标检测与跟踪算法改写为ros实时处理,但改写完成后利用我现有的数据包实时检测跟踪,并计算TTC,发现效果不尽人意啊。。。算法的鲁棒性整体较差,环境稍微复杂一点计算的碰撞时间就有问题,甚至为负值。另外在实际运行时,还会时不时出现core dumped内存泄漏的问题 ...
作者:蒋天园 来源:公众号@3D视觉工坊 链接:汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集 前言 这一片文章主要介绍目前3D目标检测的一些比较重要的数据集合在github上比较好用的3D目标检测项目。包含了最火最热的KITTI到当前研究前沿的多模态,时序融合 ...
使用卷积神经网络进行激光雷达点云目标检测——SECOND原创W_Tortoise 发布于2019-01-29 15:28:28 阅读数 3033 收藏展开前言现在出现了很多使用卷积神经网络进行点云目标检测的工作,今天就分享一项这方面的工作,其最大优势是推理速度快。论文:https ...
与传统机械扫描技术的雷达相比,利用光学相控阵扫描技术的固态激光雷达有很多优势: ①结构简单、尺寸小:由于不需要旋转部件,可以大大压缩雷达的结构和尺寸,提高使用寿命,并降低成本。 ②标定简单:机械式激光雷达由于光学结构固定,适配不同车辆往往需要精密调节其位置和角度,固态激光雷达可以通过软件进行 ...
1、基于最小二乘法的激光雷达数据滤波方法 2、基于双通分离窗滤波算法的激光雷达数据预处理方法 限幅滤波:设置两次采样允许的最大偏差值。 优点:可以克服因偶然因素引起的脉冲干扰。 缺点:无法抑制周期性干扰:无法确定周期性干扰形成的信号中,哪个是正常值,哪个为干扰值 ...
Lidar激光雷达市场 近年来,激光雷达技术在飞速发展,从一开始的激光测距技术,逐步发展了激光测速、激光扫描成像、激光多普勒成像等技术,如今在无人驾驶、AGV、机器人等领域已相继出现激光雷达的身影。 随着无人驾驶、机器人等领域的兴起,国内外陆续涌现出一批激光雷达公司, 鉴于激光雷达在各领 ...
激光雷达是集激光、全球定位系统(GPS)、和IMU(惯性测量装置)三种技术于一身的系统,相比普通雷达,激光雷达具有分辨率高,隐蔽性好、抗干扰能力更强等优势。随着科技的不断发展,激光雷达的应用越来越广泛,在机器人、无人驾驶、无人车等领域都能看到它的身影,有需求必然会有市场,随着激光雷达需求 ...