移动机器人之所以同时采用激光雷达和深度相机进行导航,是因为这两种传感器各有优势,且能够互补。激光雷达通过发射激光并测量反射时间来确定环境中物体的距离和位置,具有高精度和长距离探测的能力。然而,激光雷达对于物体的颜色、纹理等视觉信息无法识别。这时,深度相机就能够发挥作用。深度相机可以捕捉场景的详细视觉信息,包括...
在深度补全任务上,立体相机和激光雷达在理论上更具互补性,应该能从中计算出更密集,更准确的深度信息。但在实际应用中,立体摄像机的有效距离范围有限(与激光雷达的有效距离不匹配),且其在高遮挡,无纹理的环境中不可靠(如部分城市道路),这使其目前不太适用于自动驾驶。 图4. KITTI深度补全基准测试中各模型的结果散...
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...
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
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...
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...
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...
1.一种激光雷达和深度相机融合的自主导航及避障无人机,包括无人机本体、旋翼、深度相机和控制系统,其特征在于,还包括激光雷达、单目相机,深度相机、单目相机和激光雷达与控制系统连接,控制系统根据三者记录的数据进行分析,进行定位建图,设计出避障路线,控制无人机完成对障碍物的规避和导航。
激光雷达和深度相机的地图构建方法及装置,基于扩展卡尔曼滤波预测无人平台的初步位姿;基于二维激光点云数据构建出激光雷达栅格地图,同时得到无人平台的优化位姿数据;将深度点云数据转换为二维伪激光点云数据,构建出含有障碍物不同高度平面信息的深度相机栅格地图;将激光雷达栅格地图和深度相机栅格进行融合,得到无人平台...
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,...