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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...