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 ...

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 ...

博客转载自：https://blog.csdn.net/ethan_guo/article/details/80683181 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 ...

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 ...

，机器人运动规划，网格生成，数值方法等等。 　 计算几何算法库（CGAL），提供计算几何相关的数据结构 ...

一、环境编译 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.14759.pdf 二、数据录制 鉴于是基于NDT匹配算法的里程计计算， 数据录制需要注意： 1.需要在平面多的房间里录制； 2.xyz轴方向都需要移动 3.不要旋转过/移动过猛 三、适配launch ...

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 ...

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 ...