https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/quickstart/apollo_1_5_lidar_calibration_guide_cn.md…

无人驾驶汽车发展需要激光雷达和V2X技术…

LeGO-LOAM Github 地址:https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM 相关依赖安装 1. ROS 2.GTSAM 下载gtsam源码 git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git 编译安装gtsam mkdir build cd build cmake .. make check (可以省略) make install 下载LeGO-LOAM cd ~/catkin_ws…

联合标定三维雷达和IMU,第一步要先对齐两种传感信息的时间戳. ros官网提供了message_filters用于对齐多种传感信息的时间戳. http://wiki.ros.org/message_filters#Time_Synchronizer 需要提示一点,对齐时间戳有两种方式,一种是时间戳完全对齐 ExactTime Policy ,另一种是时间戳相近 ApproximateTime Policy ,前者更为严格. 本人选用时间戳相近的对齐方法,代码如下: #include <messa…

目录: 1.运行多线激光雷达: 2.运行IMU: 3.录制rosbag包: 4.配置cartographer: 5.查看地图: 1.运行多线激光雷达: 主要是测试雷达是否正在运行,确认雷达点云topic类型是否一致,确认雷达frame id(可统一修改为laser_link). 2.运行IMU: 主要时测试IMU是否正常运行,可以通过rostopic list.rostopic info /imu.rosmsg info /sensor_msgs/Imu进行确认,同时确认IMU的frame id…

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…

一.velodyne-VLP16使用教程 推荐网址: http://blog.csdn.net/littlethunder/article/details/51920681 https://www.cnblogs.com/williamc17/p/9705492.html 源于用户手册的情报: 非常重要的一点:velodyne-VLP16的ros-driver所使用的坐标系有别于用户手册所说明的坐标系. 为了让所有开发者围绕相同的坐标系开发软件,ros中制定了标准的坐标系定义方案. 详情如以下链…

3D惯导Lidar SLAM LIPS: LiDAR-Inertial 3D Plane SLAM 摘要 本文提出了最*点*面表示的形式化方法,并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用.提出了一个利用最*点*面表示的无奇异*面因子,并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合.所得到的LiDAR惯性三维*面SLAM(LIPS)系统在定制的LiDAR模拟器和实际实验中都得到了验证. 导言              准确.鲁棒的室内定位和地图绘制是非调音机器人应用的基本要求.室内环境通常是丰…

来源:https://www.sohu.com/a/149415053_391994 一.高精度定位 VRS是虚拟参考站(Virtual Reference Station)的简称.这项技术是CORS应用的一种,数据处理中心24小时连续不断地根据各基准站所采集的实时观测数据在区域内进行整体建模解算,通过建立精确的误差模型(如电离层.对流层.卫星轨道等误差模型),在移动站附近产生一个物理上并不存在的虚拟参考站(VRS),由于虚拟参考站的位置是通过流动站接收机(可以是手机,需要装一个App,或者直接…

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le…

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L…

一.基本信息 http://www.alubi.cn/lpms-b2/ 安装ros教程 http://wiki.ros.org/lpms_imu https://lp-research.com/ros-and-lp-research-imus-simple/ Note: IMU坐标系方向与重力加速度的方向无关.切勿以重力加速度方向推断IMU坐标系方向. 二.使用方法 在system setting中打开蓝牙,连接IMU. rosrun rqt_plot rqt_plot & rosrun lpm…

一.安装 Autoware & ZED 内参标定 & 外参标定准备 之前的这篇文章:Autoware 进行 Robosense-16 线雷达与 ZED 双目相机联合标定! 记录了我用 Autoware 标定相机和雷达的过程,虽然用的不是 Calibration Tool Kit 工具,但是博客里面的以下章节也适用本次的 Calibration Tool Kit : 一.编译安装 Autoware-1.10.0 二.标定 ZED 相机内参 3.1 联合标定准备 如果你是第一次看这篇 Cali…

项目要标定雷达和相机,这里记录下我标定过程,用的速腾 Robosense - 16 线雷达和 ZED 双目相机. 一.编译安装 Autoware-1.10.0 我没有安装最新版本的 Autoware,因为新版本不带雷达和相机的标定工具,我安装的是 1.10.0 版本! 1.1 下载 Autoware-1.10.0 源码 不建议官方的 git check 安装方式,因为不熟悉 git 可能会遇到问题,直接在GitLab 仓库选择 1.10.0 版本下载即可: 1.2 编译 Autoware-1.1…

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…

如今视觉应用方面单纯依靠2D图像解决问题存在很多问题.稳定性差.定位不准确.还有配合机器人抓取方面只能抓高度一致的物品.其实在Halcon算法库有非常强大的三维算法.包括点云重建.激光三角法(2D相机加一个激光器即可),结构光相机.散斑相机.三维的算法.物体尺寸测量.物体的三维定位.三维物体的匹配. 内容比较多.容我慢慢分享.1.点云数据的获取 目前比较常用的3D相机(工业领域).主要是结构光相机和散斑相机.散斑相机相对来说价格比较便宜但精度比较差5k rmb以内 Kinect 奥比中光 之类,…

前言 初次接触SLAM,公司要求用自己的设备来跑通vinsmono这个程序,虽然已经跑通了别人的数据包,但是真正自己上手来运行这个程序,发现真的是困难重重,特意在此记载下来整个过程,以供大家参考. 我这边使用的设备如下: 相机:公司给的杰锐微通的一款HF890 IMU: 公司给的LPMS-IG1 系统:ubuntu18.04 电脑:暗夜精灵5 相机标定 启动相机.安装标定软件 首先我们要对手上的摄像头进行标定,这个就无关无牌子了,除非你是D345i这样的大牌子. 首先usb接上电脑,我们使用官方…

计算机视觉life为读者整理了国内几十家涉及SLAM的优秀公司,涵盖自动驾驶.仓储机器人.服务机器人.无人机.AR.芯片相机等领域. 一 自动/辅助驾驶: 1.百度: 主要产品:自动驾驶软件 百度智能汽车开启未来之路.基于SD地图.ADAS地图.高精地图.人工智能.大数据, 向国内外车企提供自动驾驶系统解决方案和HMI人机交互平台:与车企.Tier1厂商.芯片厂商以及服务提供商等共同打造智慧汽车新生态自动驾驶软件服务自动驾驶软件服务,是面向汽车企业提供包括感知.自定位和决策在内的应用级自动驾驶辅…

一年后再读SLAM~ 行业有了不少工程实践方面的突破 一.链接:https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/176732257 目前来说,受到业界肯定的比较成熟的主要是: 1.西班牙Universidad de Zaragoza的ORB_SLAM2:raulmur/ORB_SLAM2 2.港科大的VIO:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile 3.Google的SLAM:googlecartographer/carto…

本次分享的大纲: Perception Introduction Sensor Setup & Sensor Fusion Perception Onboard System Perception Technical Challenges 1. Perception Introduction Perception系统是以多种sensor的数据,以及高精度地图的信息作为输入,经过一系列的计算及处理,对自动驾驶车的周围的环境精确感知.能够为下游模块提供丰富的信息,包括障碍物的位置.形状.类别及速度信…

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域的重要地位,本文对16家知名激光雷达公司进行了各个维度的盘点. 激光雷达作为自动驾驶汽车的"眼睛",是最重要的传感器之一,对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义.特别是随着自动驾驶产业的进一步发展,…

ADAS系统长篇综述(下) 四．ADAS架构设计的进化阶梯 前面谈到的产品的商业化推广渗透和产品的功能演进渗透,目的是让大家去概念化.当然,最后的赢家一定是实干者,能够在具体技术实现路径上进行深度耕耘.这就是本节要讨论的内容:技术供应和生态系统方面的思考. 毕竟ADAS是一个复杂的技术系统,要理解其中的核心矛盾本质,才能讲的清楚其演进趋势.做高度抽象的话,ADAS系统主要分解为三个核心能力: §  看得清(感知) §  算得动(算力) §  行得准(控制) 按照这个基本逻辑再往下讲ADAS架构的…

毫米波RADAR与LIDAR探秘 说起激光雷达和毫米波雷达,相信业内人士并不陌生,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.而毫米波雷达是指工作在毫米波波段探测的雷达.毫米波实质上就是电磁波.毫米波的频段比较特殊,其频率高于无线电,低于可见光和红外线,频率大致范围是10GHz-200GHz.这是一个非常适合车载领域的频段. 那么激光雷达与毫米波雷达究竟有什么区别呢?跟小编一起来探个究竟吧! 从工作原理上来讲,激光雷达和毫米波雷达基本类似,都是利用回波成像来构显被探测物体的,就…

转自:https://blog.csdn.net/hltt3838/article/details/109261334 固态激光雷达的一段视频:https://v.qq.com/x/page/a0787ajele3.html 注意:本人实验室买的是Velodyne VLP-16激光雷和 LOAM 论文中作者用的不一样,在介绍论文之前先介绍一下激光雷达的工作原路,这样更容易理解激光雷达的工作过程,其实物图如下图1所示: 图1 Velodyne VLP-16激光雷 实物图 简介: Velodyne…

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭…

如何优化应用标题? 注意关键字的长度,尽量保证每一个关键字小于10个字符.保持快速更新,因为每次更新,你都将有机会删除表现不佳的关键字以 及增添新的关键字.在ASO中使用关键字的正确做法 标题,并非越长越好:并且能详细描述APP的应用场景,关键字第一目的是让用户搜索的 时候比较好记忆 例如:假设你的关键字是“1)健康2)运动3)心脏”,那么你就应该: 避免关键字前后出现空格——错误做法就是:健康, 运动, 心脏(游戏邦注:逗号之后出现了空格):避免使用句子格式——例如:健康运动心脏:书写要正确—…

imu标定 工具包:imu_utils,   imu_tk,   kalibr 用kalibr做标定,相机和imu的采样频率要求:相机20,imu100.kalibr也可以做鱼眼相机+imu的联合标定. 用imu_utils做标定,launch文件中的参数max_time_min指的是rosbag的时间,必须大于等于这个时间. imu_utils源码及使用说明: https://github.com/gaowenliang/imu_utils imu_tk源码及使用说明: https://bit…

EyeQ进展The Evolution of EyeQ Mobileye's proven leadership in ADAS technologies is based in our EyeQ family system-on-chip (SoC) devices. More than 27 car manufacturers have chosen the EyeQ for their assisted-driving technologies based on its ability t…

Mobileye高级驾驶辅助系统(ADAS) Mobileye is the global leader in the development of vision technology for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous driving. We have over 1,700 employees continuing our two-decade tradition of developing state-of…

特斯拉Tesla Model 3整体架构解析(上) 一辆特斯拉 Model 3型车在硬件改造后解体 Sensors for ADAS applications 特斯拉 Model 3型设计的传感器组件包括:8个摄像头,可在250米半径内提供汽车周围360度的可视性:12个超声波传感器,可完成这一视觉系统.它们共同允许在一定距离内检测硬物体和软物体,精度几乎是以前系统的两倍.该软件包还集成了一个具有改进处理能力的前向雷达系统.它提供了关于周围环境的额外数据,其冗余波长可以穿透大雨.大雾.灰尘,甚至…