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…

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…

一.相机标定基本理论 1.相机成像系统介绍 图中总共有4个坐标系: 图像坐标系:Op    坐标表示方法(u,v)                 Unit:Dots(个) 成像坐标系:Oi     坐标表示方法(x',y',z')            Unit:mm(毫米) Camera坐标系:Oc  坐标表示方法(x,y,z)           Unit:mm(毫米) World世界坐标系:Ow  坐标表示方法(X,Y,Z)     Unit:mm(毫米) 图中所示的坐标转换关系: {W…

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D…

2019年2月22日13:52:37 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29968267 这里有个tensorlfow代码的阅读博客: https://zhuanlan.zhihu.com/p/29664269 跑的是这个版本: https://github.com/ClubAI/MonoDepth-PyTorch 对比了下 tf 和 pt 版本的代码,比较简单,就不分析了. 输入的图片先resize到 256x512 大小 model部分生成了4个不同尺度的视差图: p…

今天,在笔记本T450上,要装zed双目相机的驱动,需要显卡模块和cuda7.5,使用了三种方式,才成功. 1.使用 sudo ubuntu-drivers devices 来查看显卡支持驱动版本,因为之前在实验室台式机的显卡是这样安装的,后来重启黑屏,同样的方式下载了好几个版本都跪了,只能采用第二中方式. 2.使用官网下载.run驱动包下载,也跪了,这回 把事情闹大了,直接不是黑屏,黑屏在终端使用sudo apt-get purge nvidia,或sudo apt-get remove ..…

1. 前言 好多初创公司公布出来的视频明显都是寻迹的效果,不是说寻迹不好,相反可以证明,寻迹是自动技术开始的第一步. 自动驾驶寻迹:一种能够自动按照给定的路线(通常是采用不同颜色或者其他信号标记来引导)进行移动的汽车. 本章内容有和No. 1.No. 2与No. 3重复的内容,为了方便自己调试,我将重复的内容也贴出来. 注意:所有需要在 [Simulation] 菜单下加载的数据,都需要在所有操作之前操作,否则在RViz显示时,会出现frame_id错误. 采用寻迹方式,首先要做的就是要确定汽车…

1.前言 航迹点用于知道汽车运行,autoware的每个航迹点包含x, y, z, yaw, velocity信息. 航迹点录制有两种方式,可以开车录制航迹点,也可以采集数据包,线下录制航迹点,我分开介绍(分开介绍的原因——如果有实车跑你就知道了^_^). 录制航迹点非常考验老司机的车技,车要开的稳,尤其是弯道,尽量要开成圆弧,而且要尽量远离马路牙,我们的老司机开车还是很稳的. 本章内容有和No. 1与No. 2重复的内容,为了方便自己调试,我将重复的内容也贴出来. 注意:所有需要在 [Simu…

1. 前言 构建出地图后,应该测试点云地图定位效果,这里用到ndt的scan_matching方法,这是一种scan-to-map方法.这里用的是我们自己采集的数据进行仿真. 本章内容有和No. 1重复的内容,为了方便调试,我将重复的内容也贴出来. 注意:所有需要在 [Simulation] 菜单下加载的数据,都需要在所有操作之前操作,否则在RViz显示时,会出现frame_id错误. 2. 点云仿真定位 注意:在开始点云定位之前,请确保No. 1的全部取消(建议直接关闭所有程序). 注意:坐标…

1. 首记 相信许多刚开始玩无人驾驶的人都用过Autoware,对runtime manager都比较熟悉,虽然可以通过各种渠道了解到有些设置,甚至有些设置的app下参数的含义,但是,在真车的使用过程中,不是每个人能将这些配置,以及配置下的参数设置正确.我最近刚刚参加Udacity.PIX以及Autoware三方发起的培训活动,培训针对Autoware最基本的“可以让车跑起来”这件事的最基本设置(包括设置勾选与参数设置)做了详细的讲解,对于Autoware的初学者真的有很大帮助,通过这次培训,我…

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…

双目视觉(stereo vision),由于估计深度相对容易且稠密,在姿态估计和建图时容易初始化和估计尺度,所以在三维重建,SLAM等的应用中有这广泛的应用. ZED 作为近几年出现的商业化双目传感器,相比较同类的商业化产品,或者DIY双目相机,ZED在集成度,距离(20m),实时性(深度图在最小分辨率下可达60fps以上),分辨率(2K)和效果上具有一定的优势.449刀的价格也还算可以接受. 以往ZED的ubuntu下,由于ubuntu系统版本的支持问题,NVIDIA,cuda相关驱动安装麻烦…

目录 目的 如何实现 kitti数据集简介 kitti数据集的raw_data 利用kitti提供的devkit以及相应数据集的calib文件 解读calib文件夹 解读devkit 目的 使用雷达点云提供的深度信息 如何实现 将雷达的三维点云投影到相机的二维图像上 kitti数据集简介 kitti的数据采集平台,配置有四个摄像机和一个激光雷达,四个摄像机中有两个灰度摄像机,两个彩色摄像机. 从图中可看出,关于相机坐标系(camera)的方向与雷达坐标系(velodyne)的方向规定: ​ ca…

时隔两周,我又回来了. ​ 本期内容如题,ZED 2的SDK功能还是挺多的,包括轨迹跟踪,实时建图等等.虽然由于是商业产品,我看不到他们的源代码,但是根据使用情况来看,ZED 2内部是采用了IMU和光学信息融合的算法,并且IMU的数据在决策权重上占了更大的比例,至于为什么我会在后文讲到.关于ORB_SALM2,它给我们提供了目前来说效果比较好的实时定位和稀疏地图构建功能,同时支持单目.双目和RGB-D摄像头的SLAM算法,但是目前来说大多数SLAM工程应用都是用来做导航避障,单单的稀疏地图并不能…

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,…

https://mp.weixin.qq.com/s/trkCGvpW6aCgnFwLxrGmvQ 撰稿 & 整理|Debra 编辑|Debra 导读:在 2018 云栖人工智能峰会上,阿里巴巴推出的人工智能产品和相关服务真不少,包括一款天猫精灵人机交流车载系统,两款搭载天猫精灵系统的移动机器人太空蛋.太空梭,汽车战略重大升级,推出车路协同系统以及首款 L4 车辆协同自动驾驶新能源车.AI 前线对这些产品介绍做了整理,希望可以帮助大家了解阿里这段时间在智能语音.自动驾驶方面的最新研究和进展. …

图表部分,很多要记忆的.以下来自于培训材料的记录. 但我个人觉得更重要的是要根据业务特点确定用什么样的图表,然后再去查具体的参数,光记住参数意义不是很大. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib inline 一.数据读取 data = pd.read_csv('文件名.csv',engine = 'python',encoding = 'utf-8') 二.绘制图表…

固态LiDAR,半固态混合LiDAR,机械LiDAR 1. APD/SPAD 2轴MEMS扫描镜+ SPAD图像传感器在混合固态LiDAR中的应用 APD的工作模式分为线性模式和盖革模式两种.当APD的偏置电压低于其雪崩电压时,对入射光电子起到线性放大作用,这种工作状态称为线性模式.在线性模式下,反向电压越高,增益就越大.APD对输入的光电子进行等增益放大后形成连续电流,获得带有时间信息的激光连续回波信号.当偏置电压高于其雪崩电压时,APD增益迅速增加,此时单个光子吸收即可使探测器输出电流达到饱…

Velodyne VLP-16激光雷达数据分析 Velodyne VLP-16激光雷达保持了 Velodyne 在 LiDAR 中的突破性重要功能:实时收发数据.360 度全覆盖.3D 距离测量以及校准反射测量.有效范围为 100 米,其耗电低 (~8W).重量轻(830克).占用空间少(直径约为 103 毫米 x 72 毫米)以及双重回传功能使得其成为无人机以及其他移动装置的理想选择.Velodyne 的 LiDAR Puck 激光雷达支持 16 个通道.~300,000 点/秒.360°水平…

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…

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa…

1.命名规范 (1)库名.表名.(按现在的规范类似; PromoHayaoRecord),数据库名使用小写,字段名必须使用小写字母,并采用下划线分割.(2)库名.表名.字段名禁止超过32个字符.(3)库名.表名.字段名必须见名知意.命名与业务.产品线等相关联.(尽量别用拼音,以及一些很难理解的字眼)(4)库名.表名.字段名禁止使用MySQL保留字.(5)临时库.表名必须以tmp为前缀,并以日期为后缀.例如 tmp_lama_20150427.(临时表用完后必须删除)(6)建立表名的时候,除了没有…

仅供参考,还未运行程序,理解部分有误,请参考英文原版. 绿色部分非文章内容,是个人理解. 转载请注明:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/17471617 Chapter 4:Exploring Structure from  Motion Using OpenCV 在这一章,我们将讨论来至运动结构(Structure from Motion,SfM)的概念,或者从一个运动的相机拍摄到的图像中更好的推测提取出来的几何结构,使用OpenCV的…

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm…

Java中线程的使用 (2)-多线程.线程优先级.线程睡眠.让步.阻塞 (一)多线程使用方法 说明:创建每个新的线程,一定要记得启动每个新的线程(调用.start()方法) class Xc3 extends Thread { public void run() { System.out.println( Thread.currentThread().getName()+"在执行"); }   //显示当前线程名称 } public class L6_3 { public static…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地…

当需要从数据库查询的表有上万条记录的时候,一次性查询所有结果会变得很慢,特别是随着数据量的增加特别明显,这时需要使用分页查询.对于数据库分页查询,也有很多种方法和优化的点.下面简单说一下我知道的一些方法. 准备工作 为了对下面列举的一些优化进行测试,下面针对已有的一张表进行说明. 表名:order_history 描述:某个业务的订单历史表 主要字段:unsigned int id,tinyint(4) int type 字段情况:该表一共37个字段,不包含text等大型数组,最大为varcha…

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas…

在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中,在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的.因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象,在感知系统中,将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤. 在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法.首先是将扫描到的点云移除平面处理,然后移除平面后一定范围内的点云数据分割成不同的对象.该论文的是集中解决了在很小的计算量的条件下,能够在大多数系统上做到高效的分割.避免了直接对3D点云的计算,并直接在2.5D 的深度图…

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                …