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...
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...
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...
为了便于将相机特征转换为鸟瞰图(BEV)特征,BEVFusion [29, 34]采用了基于LSS [40]的方法,例如BEVDepth [26]利用激光雷达到相机的技术来提供投影深度,从而实现深度与图像特征的融合。在相机到BEV的过程中,BEVFusion [34]和BEVDepth [26]基于一个假设:由激光雷达到相机投影提供的深度信息是准确可靠的。然而,它们...
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 ...
目前,相机和激光雷达的融合技术已经在自动驾驶领域得到了广泛应用。一些公司已经推出了基于相机和激光雷达融合的自动驾驶系统,如特斯拉的“Autopilot”和Waymo的“Waymo Driver”等。这些系统通过将相机和激光雷达的数据进行多源融合,实现了对车辆周围环境的全方位...
激光雷达和相机是自动驾驶中3D感知的两个互补传感器。激光雷达点云具有精确的空间和几何信息,而RGB图像为上下文推理提供纹理和颜色数据。 为了联合利用激光雷达和相机,现有的融合方法倾向于基于校准将每个3D点仅与一个投影图像像素对齐,即一对一映...
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...
激光雷达和相机是自动驾驶中3D感知的两个互补传感器。激光雷达点云具有精确的空间和几何信息,而RGB图像为上下文推理提供纹理和颜色数据。 为了联合利用激光雷达和相机,现有的融合方法倾向于基于校准将每个3D点仅与一个投影图像像素对齐,即一对一映射。然而,这些方法的性能高度依赖于校准质量,而校准质量对传感器的时间和空...
目前基于激光雷达与相机融合的目标感知在高级别自动驾驶汽车的环境感知领域中非常流行,依据传感器到融合中心的数据处理程度从高到低可以划分为后融合、深度融合和前融合,后融合在提升感知精度方面能力有限,前融合对硬件带宽和算力要求高,因而深度融合成为实现准确目标检测的主流趋势。深度融合的难点之一在于如何解决两种模态...