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...
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 将点云变换到图像坐标系(LiDAR-Camera外参) 透视投影到图像平面 (相机内参) 1.2 图像目标检测 一般使用YOLO系列算法。可以...
将激光雷达和相机信息整合到鸟瞰图(BEV)表示中,已成为自动驾驶中3D目标检测的一个关键方面。然而,现有方法容易受到激光雷达与相机传感器之间不准确校准关系的影响。 这种不准确导致相机分支在深度估计上出现误差,最终导致激光雷达和相机BEV特征之间的错位。在这项工作中,作者提出了一种健壮的融合框架,名为GraphBEV。 针...
在自动驾驶场景中,来自不同传感器模式(如相机和激光雷达)的数据融合已成为一种普遍的方法。最近,高效点云transformer的发展强调了集成稀疏格式信息的有效性。在融合方面,由于图像块在像素空间中密集且深度模糊,因此需要额外的设计考虑以实现有效的融合。我们对基于Transformer的稀疏相机-激光雷达融合的设计选择进行了全面探索...
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...
激光雷达技术能够提供高精度的距离和三维点云数据,而相机技术则能够提供丰富的颜色和纹理信息。将这两种不同类型的数据进行融合,可以更全面地感知环境,进而实现更准确、鲁棒的目标识别与定位。 相较于单一的传感器,激光雷达与相机融合算法具有以下优势。首先,通过融合两种传感器的数据,可以综合利用它们各自的优点,如激光...
本部分中,将之前的优达学城的整套目标检测与跟踪算法改写为ros实时处理,但改写完成后利用我现有的数据包实时检测跟踪,并计算TTC,发现效果不尽人意啊。。。算法的鲁棒性整体较差,环境稍微复杂一点计算的碰撞时间就有问题,甚至为负值。另外在实际运行时,还会时不时出现core dumped内存泄漏的问题,不知道是哪里写的有问题...