得到了准确的相机和固态雷达的外参之后,下一步就是做机械雷达和固态雷达之间的外参Tlil标定,同样的在静态环境下采集点云信息,分阶段的利用点云信息优化外参,首先根据前边介绍的NDT对齐输入的两帧点云得到外参的初值,然后检测两帧点云中的线特征和平面特征,构建误差函数进一步优化得到准确的机械雷达和固态雷达之间的外参。
1. 单目相机 单目相机通过捕获环境图像，提取特征点，并跟踪这些特征点在不同帧中的位置变化，从而估计...
机器人只能通过知道QR码的宽度(距离只能通过知道先验的大小来确定)和不同QR码表示的地标位置来判断距离。D相机可以很容易地计算出它的绝对位置。VR设备,如HTCVIVE,可以这样定位。该方案的不便之处在于,二维码是提前部署的。 2)单目SLAM 为了实现稳健的定位,单目SLAM需要分为两个阶段:前端视觉里程表和后端环回机制。...
基于固态雷达与相机的外参及固态雷达与机械雷达的外参就可以得到相机和机械雷达准确的外参,利用该外参把机械雷达点云投影到图像上如图所示。 参考文献及代码: 固态-单目相机标定:https://github.com/hku-mars/livox_camera_calib 论文在工坊分享过:针对高分辨率雷达和相机的无标定板的像素级外参自标定方法。 激光点云...
基于单目相机和激光雷达是无人车中最常用的两种传感器。将这两者的优势结合起来是SLAM和语义分析的当前研究重点。本文提出了一种基于激光雷达和单目视觉融合的改进型SLAM和语义重建方法,将语义图像与低分辨率的3D激光雷达点云进行融合,生成稠密的语义深度图。通过视觉里程计,选择具有深度信息的ORB特征点来提高定位精度。该...
单线激光雷达（LiDAR）和单目相机都是常用的传感器技术，它们各有特点。其中，单目相机有高分辨率、颜色...
固态-单目相机标定:https://github.com/hku-mars/livox_camera_calib 论文在工坊分享过:针对高分辨率雷达和相机的无标定板的像素级外参自标定方法。 激光点云数据关联方法: https://github.com/ethz-asl/robust_point_cloud_registration 为了得到更准的位姿,可以自己写一个手动调整优化的小工具。也可以多阶段,先获...
用于关键点提取和匹配的传统计算机视觉技术在试图在航空地图中定位地面捕获图像时通常会失败,这促使研究人员更加依赖深度学习来解决这一挑战。最后,可以组合两个传感器来解决metric map定位问题:使用单目相机图像预测深度图或使用光线投射生成模拟点云是用于解决激光雷达和相机之间交叉模态问题的常用方法。
单目相机SLAM简称MonoSLAM,仅用一支摄像头就能完成SLAM。最大的优点是传感器简单且成本低廉,但同时也有个大问题,就是不能确切的得到深度。 一方面是由于绝对深度未知,单目SLAM不能得到机器人运动轨迹及地图的真实大小,如果把轨迹和房间同时放大两倍,单目看到的像是一样的,因此,单目SLAM只能估计一个相对深度。另一方面,...
固态-单目相机标定:https://github.com/hku-mars/livox_camera_calib 论文在工坊分享过:针对高分辨率雷达和相机的无标定板的像素级外参自标定方法。 激光点云数据关联方法: https://github.com/ethz-asl/robust_point_cloud_registration ...