http://www.voidcn.com/blog/lg1259156776/article/p-6302915.html 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似…

TOF 简介 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,而TOF相机则是同时得到整幅图像的深度信息.TOF相机与普通机器视觉成像过程也有类似之处,都是由光源.光学部件.传感器.控制电路以及处理电路等几部单元组成.与同属于非侵入式三维探测.适用领域非常类似的双目测量系统相比…

TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后利用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物的距离.TOF的深度精度不随距离改变而变化,基本能稳定在cm级. 1 TOF相机的特点: 相对二维图像,可通过距离信息获取物体之间更加丰富的位置关系,即区分前景与后景 深度信息依旧可以完成对目标图像的分割.标记.识别.跟踪等传统应用 经过进一步深化处理,可以完成三维建模等应用 能够快速完成对目标的识别与追踪 主…

目录(?)[-] 11 TOF初探 12 TOF研究机构 13 TOF之应用领域 14 TOF相机特点 2 深度相机比较 1 MESA系列介绍 2 PMD Tec系列 3 NATAL 4 primeSense 1.1 TOF初探 TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思.所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离.这种技术跟3D激光传感器原理基本类似,只不过3D激光传感器是逐点扫描,…

4D雷达成像技术 当我们谈及3D捕捉时,总是先想到光学传感器.当我们讨论在第四维度(时间)讨论视觉数据时,倾向于考虑场景数据调度.这些是我们多年来关注激光雷达(LiDAR)和摄影测量,以及用户针对缓慢移动的大型项目,在时间尺度上将这些技术应用于静态物体所造成的偏见. 对自动驾驶汽车不可思议的需求推动了多种传感器的发展,因为,我们不能随便将从某个应用中获取的传感技术,毫不改动地投入其它应用.就像4D成像雷达这样的新型传感器,该技术使用回声定位(如海豚.蝙蝠.或某些人可以确定物体位置的方法)和飞行时…

ST为飞行时间传感器增加了多目标测距 ST adds multi-object ranging to time-of-flight sensors STMicroelectronics已经扩展了其FlightSense飞行时间(ToF)测距传感器的能力,该传感器拥有专利直方图算法,可以测量到多个物体的距离,同时提高了精度. 新的VL53L3CX基于ST公司的第三代FlightSense专利技术,可测量2.5厘米到3米的物体范围,不受目标颜色或反射率的影响,这与传统的红外传感器不同.这使得设计人员…

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2…

自动驾驶传感器比较:激光雷达(LiDAR) vs. 雷达(RADAR) 据麦姆斯咨询报道,2032年全球范围内自动驾驶汽车的产量将高达2310万辆,未来该市场的复合年增长率(CAGR)高达58%.届时,与自动驾驶汽车生产相关的市场营收将达到3000亿美元,而其中26%将来自激光雷达(LiDAR).雷达(RADAR).摄像头.惯性测量单元(IMU)等. 激光雷达(LiDAR)成像(左) vs. 高分辨率雷达(RADAR)成像(右) RADAR和LIDAR区别分析 如果一直关注自动驾驶汽车的新闻,可…

CEVA引入新的可配置传感器集线器DSP架构 CEVA introduces new configurable sensor hub DSP architecture 在一个将多个传感器设计成几乎所有东西的世界中,所有数据输入的处理,或传感器融合,正在成为系统中越来越重要的一部分.为了解决这个问题,CEVA引入了一种称为SensPro的高性能传感器集线器DSP架构,它是可配置的,结合了浮点和整数数据类型的标量和并行处理,以及深度学习和推理. CEVA所说的现代系统的发展需要从根本上解决各种各样的…

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem…