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

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

一.使用ros_driver运行VLP16 推荐网址: http://blog.csdn.net/littlethunder/article/details/51920681 https://www.cnblogs.com/williamc17/p/9705492.html 二.源于用户手册的情报 三.ros-driver所使用的坐标系不同于官方用户手册指定的坐标系 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. 详情如以下链接所示: https://github

师弟反应镭神32线激光雷达(32C)录制的数据包不能跑lego loam,这里就总结一下. 首先lego loam默认的接受的topic name是velodyne_points,点云的frame_id是velodyne,镭神驱动发布的topic name为point_raw,frame_id为world这里需要写一个程序转一下: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include "sen

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,

TOF摄像机可以替代Flash激光雷达吗? 一．基于ToF技术的Flash激光雷达 基本成像原理上ToF Camera与LiDAR相同,都采用飞行时间测距技术(包括利用APD或SPAD的直接测距法,和相干波调制的间接测量法).不同之处在于应用的场景.结构设计和发射光波长存在不同. 洛伦兹I系列产品采用ToF测距原理,激光工作波长850nm,最远可以探测到50m,视场角达60°x 45°,可输出QVGA(320 x 240)尺寸的深度图.灰度图及点云图,最高帧速可达120FPS,测距精度为2cm或

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

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

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. 

本文来自于公众号驭势未来,是驭势科技的微信公众平台,本博客收录的这篇文章版权作者吴甘沙,博客中仅对部分内容进行编辑. 作者:吴甘沙 原文链接:here 声明:文中的观点只代表版权作者的观点,本转载不涉及商业利益,只作为学习交流使用,并在此感谢作者无私的分享. ——————————————————————————正文分割线—————————————————————————— 很多场合,“智能驾驶”和“无人驾驶”被混为一谈,而后者显然更为大众所喜闻乐见.更加专业的群众,愿意用“L4”.“L5”来说事

SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题,为了让大家更多的了解SLAM,以下将从SLAM的应用领域.SLAM框架.SLAM分类(基于传感器的SLAM分类)来进行全面阐述,本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普. 一.SLAM的典型应用领域 机器人定位导航领域:地图建模.SLAM可以辅助机器人执行路径规划.自主探索.导航等任务.国内的科沃斯.塔米以及最新面世的岚豹扫地

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

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

激光雷达         随着智能驾驶技术的发展,激光雷达迅速的进入工程师的视野,不管是机械式.MEMS还是纯固态激光雷达,本质上都是以一定的速度扫描照射区域,在此过程中激光雷达不断的发出激光并接收反射信息.激光雷达的反射点信息包含了距离.时间和水平角度(Azimuth)等信息,同时结合激光发射器的固定垂直角度,即可以计算出反射点的坐标信息,每一次扫描中所有反射点的集合即为点云(Point Cloud).而伴随着激光雷达的高精度带来的数据量爆发,点云数据的实时处理就成为工程师要面对的一大挑战.

转自:http://www.sohu.com/a/160479216_121787 从技术和成本算笔账,自动驾驶L3过渡到L4有多难? 2017-07-28 09:34 英伟达解决方案架构师程亚冰认为,从 L3到L4则有50倍的计算量和数据量的提升,这基于现有的决策控制算法和学习技术是无法达到的.在成本方面,L4级无人驾驶汽车所需要的64线激光雷达成本高达8万美元左右,且生产技术要求水平极高.这些都为自动驾驶进入L4级别设置了短时间内难以突破的障碍. 李卓聪 / 文 民国“段子手”鲁迅先生曾说过

转:http://www.rosclub.cn/post-1030.html 最近实验室老师在做一个多传感器数据采集实验,涉及到了消息同步.所以就学习了ROS官网下的消息同步工具message_filters. http://wiki.ros.org/message_filters 消息同步有两种方式,暂且称之为松同步与紧同步,紧同步是精确的同步,松同步是粗略的同步.我使用的是C++下的松同步我的代码如下:#include <message_filters/subscriber.h> #inc

北汽极狐ARCFOX与华为合作 全球首款激光雷达量产车 2021年,是激光雷达"上车"的元年. 曾经价格高不可攀,只能用于Robotaxi.无人车测试的激光雷达,终于彻底具备商业化条件. 因为,4月17日,目前全球唯一的城市通勤自动驾驶量产车,即将在中国上市. 抢下这个"全球第一",中国蓝谷旗下ARCFOX极狐汽车,用的是华为去年发布的量产激光雷达方案. 而这款ARCFOX极狐阿尔法S华为HI版的激光雷达,搭载的"华为HI智能汽车解决方案"的一部

ADAS超声波雷达 在倒车入库,慢慢挪动车子的过程中,在驾驶室内能听到"滴滴滴"的声音,这些声音就是根据超声波雷达的检测距离给司机的反馈信息. 倒车雷达系统,英文全称为REVERSING / PARKING AID SUBSYSTEM ,BACK SENSOR或PACKING SENSOR,英文简称RPA.目前被各种轿车特别是高级轿车作为汽车电装品的标准配置或售后的汽车电装品主是选配品,例如:德国的奔驰(BENZ), 宝马(BMW).美国的别克(BUICK).通用(GM).以及日本的日