本文介绍激光雷达和相机融合的两种方法: 前融合:融合原始数据(点云和像素/目标框)。 后融合:融合目标框。 1 前融合 前融合一般指融合原始数据,最容易、最普遍的方式是将点云投影到图像。然后检查点云是否属于图像中检测的2D目标框。流程如下: 1.1 点云投影 三步: 将3D激光雷达点转换为齐次坐标 将点云...
执行相机和2D激光雷达数据离线校准,以创建从相机坐标系转换为2D激光雷达坐标系的变换矩阵。 利用ORB算法从相机图像中检测出3D特征点,并通过变换矩阵投影到二维激光雷达平面上。 采用基于密度的层次分量(Hdbscan)聚类算法来去除噪声。 开发了一种终身特征(LLF)算法,该算法可以融合来自相机和具有不同FOV的2D激光雷达的数据。
它揭示了相似的特征提取存在于各模态之间,这在相机-激光雷达融合模型直接加载单模态预训练主干时引入了额外的冗余。 4. 主要贡献 本文的贡献如下:1)我们提出了一种剪枝框架AlterMOMA,以有效压缩相机与激光雷达融合模型;2)我们提出了一种重要性评分评估函数AlterEva,用于跨模态识别融合冗余特征及其相关参数;3)我们在nuS...
作者提出了一种健壮的融合框架,命名为GraphBEV,以解决由激光雷达和相机输入间投影误差引起的特征错位问题。 通过深入分析特征错位的基本原因,作者在GraphBEV中提出了LocalAlign和GlobalAlign模块,以解决由于精确深度不准确导致的局部错位以及激光雷达和相机BEV特征之间的全局错位问题。 广泛的实验验证了作者GraphBEV的有效性,...
模态间的相似特征提取,加上后续融合模块对特征的选择性利用,在相机与激光雷达融合模型中引入了冗余。因此,相似的特征及其相关参数可以在模态间分为两类:一类是对融合和后续任务头有贡献的特征(即融合贡献特征),另一类是冗余的特征(即融合冗余特征)。在本节中,我们提出了剪枝框架AlterMOMA,该框架交替地对相机和激光雷...
分享一篇多传感融合定位的工作:R3live++。这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计,同时实时重建光度地图。 系统由激光雷达惯性里程计 (LIO) 和视觉惯性里程计 (VIO) 组成,两者都是实时运...
基于激光雷达和相机融合的目标检测 激光雷达场景构建 相机和livox激光雷达外参标定:在gazebo中搭建仿真场景 前言 场景搭建要求 场景搭建 创建一个云台挂在无人机上 创建一个livox 和camera 挂在云台上 相机与激光雷达视野匹配 rviz中检查成像效果 创建标定棋盘...
激光雷达和相机融合感知四电老陈 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多414 -- 21:17 App 房超:信息物理融合系统风险与安全管理 44 -- 15:23 App 王蔚:纳米物质 826 2 37:28 App 滕冉:我国集成电路芯片产业的现状及发展路径 上 5190 4 2:44 App [开放固件]无线串口助手+透传 可10元...
激光雷达领域再曝新品：Innovusion发布LiDAR+相机融合方案，分辨率等效300线 | GAIR硅谷智能驾驶峰会 在旧金山和硅谷的车道上，你时不时能看到各种顶着传感器的自动驾驶汽车。到今年12月为止，加州车管所一共颁发了44张牌照，准许一大批公司在开放道路上进行自动驾驶测试。受限于现有传感器的发展水平，这些自动驾驶测试车中...
Innovusion获取到的激光雷达点云图像,图片场景是斯坦福校园 激光雷达与相机融合后的画面 激光雷达与相机的融合 Innovusion现在使用了一台混动版的Chrysler Pacifica作为工程样车。当然,Innovusion的主攻方向是传感器和传感器融合技术,不涉及车辆的控制。Chrysler Pacifica内部空间比较大,车内可以放显示器和计算机,方便LiDAR这样...