深度相机和激光雷达数据融合是一项复杂而重要的技术,在自动驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用前景。通过合理的数据获取、预处理、融合算法、实现与优化,可以更好地利用深度相机和激光雷达的优势,提高感知系统的性能和稳定性。希望本文对数据融合算法的介绍有所帮助,同时也希望读者能够在实践中不断探索和创新,为深度...
通过摄像头-激光雷达融合感知来加强其性能和可靠性,改善无人驾驶车辆在复杂的场景下的感知(例如城市道路,极端天气情况等)。因此在本节中,我们总结总体趋势,并讨论这方面的挑战和潜在影响因素。如表IV所示,我们将讨论如何改善融合方法的性能和鲁棒性,以及与工程实践相关的其他重要课题。如下是我们总结的图像和点云融合...
深度相机和激光雷达数据融合的算法可以分为以下几个步骤: 1.数据获取:首先,需要分别从深度相机和激光雷达中获取数据。对于深度相机,可以使用其SDK或驱动程序获取每个像素点的深度值。而对于激光雷达,可以通过发送激光束并记录其返回时间来获取点云数据。 2.数据预处理:获得深度图和点云数据后,需要进行一些预处理操作,...
摘要 本发明公开了一种深度视觉相机与激光雷达融合的导航方法,包括:S1利用深度视觉相机和激光雷达获取信息,并根据该信息生成地图;S2在生成的地图中对自身即时位置进行定位;S3规划从自身即时位置到目的地的路径。将两种传感器所得到的信息进行汇总,以激光雷达数据为主,辅助增加深度视觉摄像头提供的轮廓、大小、相对位置等...
基于激光雷达与深度相机数据融合的机器人导航系统研究共3篇基于激光雷达与深度相机数据融合的机器人导航系统研究1机器人导航系统是指利用机器人自身的传感技术和信息处理能力,实现自主或半自主的导航场景下完成任务的一种技术。机器人导航系统需要实现准确
目前基于激光雷达与相机融合的目标感知在高级别自动驾驶汽车的环境感知领域中非常流行,依据传感器到融合中心的数据处理程度从高到低可以划分为后融合、深度融合和前融合,后融合在提升感知精度方面能力有限,前融合对硬件带宽和算力要求高,因而深度融合成为实现准确目标检测的主流趋势。深度融合的难点之一在于如何解决两种模态...
1.点云投影算法:将3D激光雷达点转换为齐次坐标,将点云变换到图像坐标系(LiDAR-Camera外参),透视投影到图像平面(相机内参)。 2.图像目标检测算法:一般使用YOLO系列算法。 3. ROI匹配算法:即融合目标边界框内的数据。这一步的输出为对于每个2D边界框,图像检测提供类别;对于每个LiDAR投影点,有准确的距离。这一步的...
单线激光雷达融合的移动机器人避障方法(57)摘要本发明涉及一种深度相机与单线激光雷达融合的移动机器人避障方法,包括以下步骤: (1)对深度相机与单线激光雷达进行联合标定; (2)深度图像预处理及裁剪; (3)判断预处理后的深度图像是否需要与激光雷达进行数据融合; (4)使用贝叶斯估计法进行栅格地图融合; (5)使用局部...
摘要 本发明公开了一种融合激光雷达和深度相机点云的建图定位方法,包括以下步骤:S1,获取待处理的激光点云和深度相机点云;S2,进行外参标定,确定激光雷达与深度相机坐标轴关系,将深度相机点云转换到激光雷达坐标系;S3,对转换得到的激光雷达坐标系的激光雷达和深度相机点云按照激光雷达扫描线进行重新分割,并对深度相机点...