6.融合算法:最后,需要将深度相机和激光雷达的数据融合起来,以得到更准确和完整的三维信息。常用的融合算法包括基于卡尔曼滤波的传感器融合、基于粒子滤波的融合、基于图优化的融合等方法。这些算法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和优化。 总结起来,深度相机和激光雷达数据融合的算法包括数据获取、数据预处理、数据对...
将这两种传感器的数据融合在一起,可以提高感知系统的鲁棒性和准确性。本文将介绍深度相机和激光雷达数据融合的算法实现。 一、数据获取与预处理 深度相机和激光雷达通常以不同的频率和分辨率采集数据,在进行融合之前,需要将它们的数据对齐和校准。将深度相机获取的RGB-D图像和激光雷达获取的点云数据转换到同一个坐标系...
4.坐标转换:将深度相机和激光雷达的数据从各自坐标系转换到同一坐标系下,以便进行数据融合。 5.数据融合:将深度相机和激光雷达的数据进行融合,可以使用加权平均、卡尔曼滤波等方法。 6.目标检测与识别:使用深度学习算法对融合后的数据进行目标检测与识别,包括车辆、行人、障碍物等。 7.路径规划与控制:根据目标检测与...
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经...
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...
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...
一种利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法说明:本发明公开了一种利用双目相机和激光雷达深度图融合的方法,属于图像处理和计算机视觉领域。利用严谨...专利查询请上爱企查
本发明公开了一种融合激光雷达,双目相机和ToF深度相机数据的智能机器人深度图像构建方法.所述方法包括获取多源传感器数据,并对各传感器数据进行数据注册,将其统一到双目相机坐标系下;对注册后的各传感器数据进行关联,获得关联的多源深度数据;基于关联的多源深度数据,采用梯度信息的深度补偿融合算法获得更准确,更稠密的深度...
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...