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的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

function [hough_space,hough_circle,para] = hough_Circle(BW,step_r,step_angle,r_min,r_max,p) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % input % BW:二值图像: % step_r:检测的圆半径步长 % step_angle:角度步长,单位为弧度 % r_min:最小圆半径 % r_max:最大圆半径 % p:以p*hough_space的最大值为阈值,p取0,1之间的数 % %%

HC-SR04是一种常用的超声波传感器,能够探测2-300厘米范围内的障碍物. 传感器看起来像一个小PCB,前面有两个金属圆柱,背面有一个小电路. 在本文中,我们将提供一个简单的演示来使用HC-SR04. http://www.yiboard.com/thread-660-1-1.html

Create a detector object. faceDetector = vision.CascadeObjectDetector;Read input image. I = imread('visionteam.jpg');Detect faces. bboxes = step(faceDetector, I);Annotate detected faces. IFaces = insertObjectAnnotation(I, 'rectangle', bboxes, 'Face')

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

目标 在ROS上调试使用Hokuyo激光雷达传感器 配置情况     电脑使用Ubuntu 14.04版本,ROS为 Indigo,激光雷达为Hokuyo(型号UST-10LX,网口型接口)   如果使用的是USB类插头的,可以按照ROS网站上提供的教程: http://wiki.ros.org/hokuyo_node/Tutorials/UsingTheHokuyoNode 以下介绍的是激光雷达在ROS上的配置:     首先拿到激光雷达要看其是什么接口类型的,一般分USB型和网口型,两种配置

原理简介 针对文件结构的信息隐藏方法需详细掌握文件的格式,利用文件结构块之间的关系或根据块数据和块大小之间的关系来隐藏信息. BMP(Bitmap-File)图形文件是 Windows 采用的常见图形文件格式,要利用 BMP 位图进行信息隐藏首先需要详细了解 BMP 文件的格式,BMP 图像文件结构比较单一而且固定,BMP  图像由文件头.信息头.调色板区和数据区四个部分组成,而 24 位真彩色图像中没有调色板信息.24 位真彩色 BMP 位图文件包括 3 部分. 第一部分是 BMP 文件头.前

Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera data 照相机数据遇到的挑战: ① 没

案例教学,把“问题”讲清楚了,赞 Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera dat

第四代自动泊车从APA到AVP技术 前言 自动泊车是指汽车自动泊车入位不需要人工控制,系统能够自动帮你将车辆停入车位,在倒车入库中可谓是驾驶者的一项利器.当我们找到一个理想的停车地点,只需轻轻启动按钮.坐定.放松,其他一切即可自动完成.自动泊车技术同样适用于主动避撞系统,并最终实现汽车的自动驾驶. 不同的自动泊车系统采用不同的方法来检测汽车周围的物体. 有些在汽车前后保险杠四周装上了感应器,它们既可以充当发送器,也可以充当接收器.这些感应器会发送信号,当信号碰到车身周边的障碍物时会反射回来. 然

虽然这个小游戏逻辑不是很复杂,但为了熟悉Phaser这个游戏框架的使用方法所以就选择了它. 另外第一次在项目中尝试使用ES6,之后利用babel进行转换. 自动化构建:gulp(其他文件复制和解析) + webpack(负责js的模块打包) + browser-sync(实时预览); 刚开始拿到项目的交互后,对游戏功能进行了分析,然后将整个游戏大致分"游戏启动前.加载.游戏.结束"4个场景.确定场景后,考虑实现的方式.我选择webpack + gulp来打包我的代码, 我的工程目录大致

(转载请注明文章来源,更多教程可自助参考www.tpyboard.com,QQ技术交流群:157816561,公众号:MicroPython玩家汇) 在日常生活中,大家会经常见到各种各样的遥控车,它需要我们人为的操作,控制它的前进.后退和转弯.今天就带大家认识一个不一样的新朋友--“会思考的避障车”.“会思考的避障车”和我们平时的遥控车最主要的区别就是智能化,它可以不需要我们去操控,自己就能行走.同时它还会实时检测前方是否有障碍物,思考自己是否要前进或者转弯.看到这里,是不是已经跃跃欲试了呢.话

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 本文阅读时间约5分钟 本文翻译自卡内基梅隆大学 Chris asteroid 三维视觉技术的选择 传感器参数及定义 LIDAR & ToF 相机 & 双目相机介绍 工作原理 优缺点 采样数据比较 测试及极端情况测试 三维成像技术原理和应用想必大家在之前的文章中了解过啦,今天想给大家比较一下LIDAR.ToF 相机以及双目相机,并且还有一些直观的测试数据来展示各自的优缺点,是骡子是马拉出来溜溜! 传感器参数及定义 如何评

少儿编程之风已经吹进各大城市,编程猫.乐博机器人.童程童美等专业培训机构逐渐进入大家的视野,年龄段已经从K12逐渐降低到幼儿园中班.其实,少儿编程的门槛并不高,它不会让孩子一上手就去接触代码,而是会通过图形.模块.游戏等形式,从声音.光.外形等多种途径,帮助孩子们走进计算机世界.本文以一个父亲的角度,讲述如何与孩子一起,用图形化的方式,构建一个好玩的动力小车. 1. 基础 首先讲讲基础,从孩子和父亲两个方面来看. 孩子目前是幼儿园大班,在幼儿园中班的时候开始玩乐高,特别喜欢车,有一定的动手组装能

极简状态机: /* 脚本名称: 脚本作者: 建立时间: 脚本功能: 版本号: */ using UnityEngine; using System.Collections; namespace VoidGame { public class Player : MonoBehaviour { /// <summary> /// 移动速度 /// </summary> public float m_moveSpeed = 10.0f; private void Update() { M

1.tf的实际应用 1)在机器人的配置中 从上面可以看出激光雷达中心距离机器人底座的中心有20cm,激光雷达的中心距机器人底座中心有10cm,如果激光雷达在障碍物前面0.3米,那么机器人底座离障碍物多远呢? 1.新建一个包,如下 catkin_create_pkg robot_setup_tf roscpp tf geometry_msgs 2.catkin_make一下 3.新建两个源文件tf_publisher.cpp,tf_listener.cpp 下面按照base_link和base_l

1.用检测的方法把falling object标记为一个类别,然后检测出类别.这种方式不可行的原因:因为falling object可能是任何东西,所以可能是一个路锥,也可能是一个玻璃瓶,还可能是掉下的花盆等等,这个类别我们无法去定义,普通检测肯定解决不了. 如果用分割把道路上所有的这些东西都统一标成一个障碍物,也有问题:因为这些东西其实是没有固定形状和颜色特征的,我们认为这些是障碍物是从人的逻辑进行的判断而不仅仅依靠视觉逻辑,对于视觉,只会去学习appearance.颜色和位置等信息.还有一种

Testbench的作用,在于给我们编写的可综合代码的模块送入激励.即在我们波形仿真中用编写testbench来代替拖拽波形.其中还包括了我们硬件仿真与matlab仿真的联调建立(将matlab产生的数据读入,或者将模块的输出写入到文本,供matlab调用检测). 对于testbench的编写的几点总结: 1.利用`timescale设置仿真时间单位和时间精度.格式: `timescale 时间单位/时间精度 2.用localparam.parameter来定义测试模块中需要定义的常数. 定义常

今天分享下 Pony.ai 在感知探索的过程中,使用的传统方法和深度学习方法.传统方法不代表多传统,深度学习也不代表多深度.它们都有各自的优点,也都能解决各自的问题.我们希望发挥它们的优点,并且结合起来. 本次分享的大纲: 感知 in Pony 2D 物体检测 3D 物体检测 一.感知 in Pony 首先介绍下 Pony 感知系统.感知可以认为是对周围世界建模的过程,比如车辆在行驶过程中,需要知道物体的地理位置.速度.运动方向.加速度等各种各样的信息,接收这些信息之后,再通过后续的规划和控制模

我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色.由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战. 自动驾驶数据集Level5链接:https://level5.lyft.com/dataset/ Kaggle竞赛链接:https://www.kaggle.com/c/3d-object-detection-for-autonomous-veh

RADAR毫米波雷达传感器 TI 利用先进的集成式射频 CMOS 雷达技术提供品类齐全的 60GHz 和 77GHz 传感器产品系列 通过高性能集成射频互补金属氧化物半导体 (CMOS) 雷达技术,可帮助解决全球汽车和工业应用中的视觉感应挑战.通过品类丰富的 60GHz 和 77GHz 传感器产品系列可简化雷达设计,从而实现具有远距离.高分辨率和边缘智能功能的感应应用. 性能创新 高分辨率雷达技术可实现具有边缘智能和不受环境条件影响的感应应用. 适用于所有应用的雷达 品类丰富的 60GHz 和