激光雷達lidar與點雲數據 DEM是分布和顯示數字地形的首個廣泛使用的機制。 點雲是在空間中隨機放置的3D點的集合。傳感器發出能量脈沖並乘以其返回行程（TWTT，雙向行程時間）。知道了傳感器的位置以及脈沖的傳輸方向，就可以確定反射面的3D位置。傳感器還可以測量回波的強度，以估計反射表面的表面 ...

博客轉載自：https://blog.csdn.net/ethan_guo/article/details/80683181 激光雷達采集的數據，可能由於顛簸或者雷達安裝傾斜或者地面本身是有坡度的，造成地面在雷達坐標系中不是水平的。不是水平的，會影響我們后續的對點雲的分割分類等處理，所以校准很有 ...

三維激光點雲並投影至二維圖像坐標，得到類似RGBD相機的效果。 需要用到的文件包括：二進制Velodyn ...

高精地圖：激光雷達點雲與高精地圖融合 定位精度和更新頻率是高精定位的顯著特征。 精度與頻率：根據推算，高精定位需要實現≤25cm 的定位精度，更新頻率≥100Hz，因此需要在一般導航定位方案的基礎上，與激光雷達、攝像頭等感知設備相結合。 解決方案：按照定位參考系的不同，分為 ...

使用卷積神經網絡進行激光雷達點雲目標檢測——SECOND原創W_Tortoise 發布於2019-01-29 15:28:28 閱讀數 3033 收藏展開前言現在出現了很多使用卷積神經網絡進行點雲目標檢測的工作，今天就分享一項這方面的工作，其最大優勢是推理速度快。論文：https ...

基於激光雷達的地面與障礙物檢測 這個例子告訴我們如何去檢測地平面並且找到三維LIDAR數據中與車相近的障礙物。 這個過程能夠方便我們對汽車導航的可行駛區域規划。 注：每一幀的雷達屬於都被存儲為三維的雷達點雲。為了能夠高效的處理這些數據。快速的指出與搜索能力是需要 ...

本文實現參考Adam的博客 基於歐幾里德聚類的激光雷達點雲分割及ROS實現 點雲聚類在激光雷達環境感知中的作用 就無人車的環境感知而言，方案很多，根據使用的傳感器的不同，算法也截然不同，有單純基於圖像視覺的方法，也有基於激光雷達的方法，激光雷達以其穩定可靠、精度高並且能同時應用於 ...

1.CGAL，Computational Geometry Algorithms Library，計算幾何算法庫，設計目標是，以C++庫的形式，提供方便，高效，可靠的幾何算法。CGAL可用於各種需要幾 ...