这里由于加入了 360 度的激光雷达,机器人具备了全向的感知能力,所以可以将 move_forward_only 参数设置为 false 允许机器人向后运动。 今天带大家学习了如何使用深度相机实现视觉slam建图和导航,同时我们也尝试了视觉+激光雷达的协同使用,机器人在障碍物感知和避障方面有了明显改善,同时通过摄像头我们也能更方便的实现...
要同步相机和激光雷达的时间戳主要有三个方式,硬触发、软触发、软触发+硬触发。下面我以手绘示意图的形式一一介绍。 先说硬触发吧。一个MCU产生脉冲信号对三个传感器设备进行硬触发。 对于软触发+硬触发来说,可以先用相机SDK的API对一个相机进行软触发,然后利用相机的外触发信号Strobe对雷达和相机等其他传感器进行硬...
1. 提高激光雷达点云的可视化效果,通过将相机图像的颜色信息投影到激光雷达点云上,从而增强点云的语义信息和视觉感知。 2. 改善激光雷达点云的稠密性和完整性,通过将相机图像的深度信息融合到激光雷达点云中,从而补充点云的空洞和遮挡区...
下面左图是机械式激光雷达,其内部有部件旋转实现激光束的扫描,可以实现比较大角度(比如360°)的扫描。机械式激光雷达由于内部结构要进行回转运动,一般外形是一个类似圆柱体的回转体。下面右图是目前路上比较常见的车用固态激光雷达——蔚来ET7头上的“犄角”,固态激光雷达由于内部不需要(宏观)运动,一般做成类似长方体...
作者提出了DeepFusion,这是一种模块化多模式架构,可将激光雷达、相机和radar以不同的组合融合在一起,用于3D目标检测。专有的特征提取器利用了每种模式,并且可以轻松地交换,使得方法简单灵活,提取的特征被转换为鸟瞰图,作为融合的通用表示...
深度相机+激光雷达实现SLAM建图与导航,原文:深度相机+激光雷达实现SLAM建图与导航01 概述1.1深度相机随着机器视觉,自动驾驶等颠覆性的技术逐步发展,采用3D相机进行物体识别,行为识别,场景建模的相关应用越来越多,可以说深度相机就是终端和机器人的
01. 激光雷达 LiDAR的使用并非仅限于自动驾驶汽车。它具有多种应用,包括气象学,地震学,地质学和大气物理学等。LiDAR使用光脉冲来检测物体,就像雷达使用无线电波的方式一样。这些脉冲可以确定物体的距离和范围,为自动驾驶汽车提供急需的数据。例如,为了避免碰撞,LiDAR可以检测到物体的距离,并施加制动器以使车辆减速。LiD...
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。 3、方法 图1.整体框架
工程化的产品平衡可靠性与成本等一系列因素是非常重要的。我们将从如下10个维度,了解相机、激光雷达和(毫米波)雷达的差异。 1,Range 范围:激光雷达和雷达系统可以探测距离从几米到200米以上的物体。许多激光雷达系统很难在非常近的距离内探测到物体,而雷达可以在不到一米的距离内探测到物体,这取决于雷达类型(长距离...
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...