激光雷达感知自动驾驶中采用激光雷达做感知可以分为两个层次,低层次感知也叫作障碍物检测,只需要探测到前方有障碍物即可;高层次感知可以看做目标识别,需要对障碍物信息进一步分类。 障碍物检测是指从点云数据中提取出潜在的障碍物体,得到它们的方位、尺寸、形状、朝向等信息,一般通过Bounding box来添加或者多边形来描述...
从点云的采集原理来看,以ToF路线的激光雷达为例,激光点云是由车载激光扫描系统向周围发射激光信号,然后收集反射回来的激光信号得来的,并通过光速、激光从发射到返回的时间等信息来测得目标物的距离信息,再结合IMU、里程计、GNSS等信息计算出前方目标物的三维坐标信息和距离信息。 此外,在点云的采集和分析过程中,感知...
然而,随着机器人或车辆的移动,特别是在激光帧率低时,激光雷达采集的数据会受到运动畸变的影响,导致精度下降。 2. ICP方法(迭代最近点算法) ICP(Iterative Closest Point)算法用于对齐两个点云集合,假设两幅点云 Ps (source) 和 Pt (target) ,输出一个变换 T 使得 T(Ps) 和 Pt 的重合程度尽可能高。变换 T...
从点云的采集原理来看,以ToF路线的激光雷达为例,激光点云是由车载激光扫描系统向周围发射激光信号,然后收集反射回来的激光信号得来的,并通过光速、激光从发射到返回的时间等信息来测得目标物的距离信息,再结合IMU、里程计、GNSS等信息计算出前方目标物的三维坐标信息和距离信息。 此外,在点云的采集和分析过程中,感知...
2. 激光雷达点云处理中遇到的问题及对策 3. 激光点云系列之三:点云配准 激光点云系列之一:详解激光雷达点云数据的处理过程 随着激光雷达的上车数量的不断攀升,如何用好激光雷达成为了重中之重,而用好激光雷达的关键点之一就在于处理好点云数据。 激光点云指的是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集,每...
车载激光雷达主要起到两个作用,即感知和定位。感知很容易理解,就是要判断前方有没有车或其他障碍物,给主控提供信息参考。而定位则是通过激光雷达的点云数据和高精地图对比,判断自身的精确位置和姿态。 当激光雷达的点云数据被用于感知和定位时,点云会先完成预处理,然后按照不同用途进行不同的处理。下图是激光雷达...
激光雷达作为自动驾驶最常用的传感器,经常需要使用激光雷达来做建图、定位和感知等任务。 而这时候使用降低点云规模的预处理方法,可以能够去除无关区域的点以及降低点云规模。并能够给后续的PCL点云分割带来有效的收益。 点云预处理 1.1 指定区域获取点云 在实际使用中,
点云处理算法工程师 激光雷达工程师 暂无数据 职位描述: 1、负责激光雷达障碍物检测算法的开发和应用; 2、负责激光雷达传感器的标定; 3、负责激光雷达障碍物检测算法的测试、应用和优化; 任职要求: 1、统招本科及以上,计算机信号处理、计算机、雷达、电子等专业; ...
在与激光雷达公司和下游主机厂或者解决方案商的专家交流的过程中,笔者发现,当前激光点云的处理过程中,感知算法人员会遇到很多问题。比如,点云噪点的问题、点云的过多或者过少的问题、FOV的设计问题、点云重叠区域的问题、标定参数偏移的问题等。 本文将从技术层面和工程化层面两个维度,分别来阐述点云处理环节中遇到...
在与激光雷达公司和下游主机厂或者解决方案商的专家交流的过程中,笔者发现,当前激光点云的处理过程中,感知算法人员会遇到很多问题。比如,点云噪点的问题、点云的过多或者过少的问题、FOV的设计问题、点云重叠区域的问题、标定参数偏移的问题等。 本文将从技术层面和工程化层面两个维度,分别来阐述点云处理环节中遇到...