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 3.1、3D特征投影 相机数据像素和2D-激光雷达点云(PCL)使用来自两个传感器的相同点数据通过最小二乘问题进行优化 优化后旋转矩阵和过渡向量计算。使用旋转矩阵和过渡矢量,将相机特征点投影到二维激光雷达...
时域上IOU匹配的原理与空域上类似:如果第一帧和第二帧的边界框重合,则说明两个目标是相同的。 既然我们可以在空域和时域上跟踪目标,那么也可以利用类似方法进行高级的传感器融合。 2.4 后融合总结 融合检测目标是中级的融合,需要空域上的IOU匹配;融合跟踪轨迹是高级的融合,需要时域上的IOU匹配(匹配度量),卡尔曼滤波(...
通过这项研究,揭示了最有利于稀疏相机-激光雷达融合的设计原则,包括轻量级的图像主干和激光雷达主干、基于体素的3D到2D融合、2D到3D融合的部分投影、3D到2D的一阶融合、扁平窗口划分算法以及带有3D位置编码的PreNorm Transformer结构。基于这些见解,引入了FlatFusion,这是一种为稀疏相机-激光雷达融合精心设计的方法。如图...
多传感器融合一直是自动驾驶领域非常火的名词, 但是如何融合不同传感器的原始数据, 很多人对此都没有清晰的思路. 本文的目标是在KITTI数据集上实现激光雷达和相机的数据融合. 然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到...
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...
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...
原文:深度相机+激光雷达实现SLAM建图与导航 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眼睛,那么什么是深度相机呢,跟之前的普通相机(2D)想比较,又有哪些差别?深度相机又称之为3D相机,顾名思义,就是...
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 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) ...
该文提出了一种基于激光雷达和摄像头的多维几何特征标定方法。首先,介绍了一种具有明确三维结构的新型标定目标;其次,基于引入的标定目标,开发了一种点云特征检测方法;最后,求解一个PnP问题,估计外在参数。实验结果表明,在更严格的实验条件下,MRE和NRE分别低于0.6像素和0.1像素,与SOTA方法相比降低了0.05像素,至少降低了...