想得到3D信息,最直接的方法就是采用激光雷达(LiDAR)。但是,LiDAR也有其缺点,比如成本较高,车规级产品量产困难,受天气影响较大等等。因此,单纯基于摄像头的3D感知仍然是一个非常有意义和价值的研究方向,接下来我们梳理了一些基于单目和双目的3D感知算法。 单...
LADAR(Laser Detectionand Ranging,激光检测和测距)或 LiDAR(Light Detection and Ranging,光检测和测距)源自通用术语 RADAR,它表示无线电检测和测距(Radio Detection and Ranging)。 LiDAR 传感器的 1D、2D 或 3D 变型 极简款 LiDAR 传感器在距离测量设备和传感系统中用作点状距离测量系统。通过对准自然目标或反射器,...
2D视觉技术和激光雷达识别托盘的局限性 复杂环境下的识别能力不足：传统的2D视觉系统在识别不同光照条件...
3D激光雷达凭借强大的数据处理能力和和高分辨率,常用于: 1. 自动驾驶:用于感知环境、构建高精度地图、识别和避障; 2. 无人机测绘:用于地形勘测、建筑物三维建模和农业监测; 3. 智能城市:用于城市规划、智能交通管理和环境监测。 按照对比来看,3D激光雷达无论在数据采集与输出、分辨率还是扫描范围方面明显技高一筹。
3D Lidar SLAM 主要是针对多线雷达的SLAM算法。比较出名的有LOAM,LeGO-LOAM, LOAM-livox等。LOAM是针对...
2D&3D融合 以自动驾驶场景为例，自动驾驶汽车需要使用传感器来识别车辆周围的物理环境，用来捕获2D视觉数据，同时在车辆顶部安装雷达,用以捕捉精确目标定位的3D位置数据。激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓，估算周围物体的位置和速度，但点云数据缺少了RGB图像数据中对物体纹理和颜色等信息的提取，无法...
2D&3D融合 以自动驾驶场景为例,自动驾驶汽车需要使用传感器来识别车辆周围的物理环境,用来捕获2D视觉数据,同时在车辆顶部安装雷达,用以捕捉精确目标定位的3D位置数据。 激光雷达生成的点云数据可用于测量物体的形状和轮廓,估算周围物体的位置和速度,但点云数据缺少了RGB图像数据中对物体纹理和颜色等信息的提取,无法精确...
相机传感器数据和激光雷达点云数据的融合涉及2D到3D和3D到2D投影映射。 3D到2D投影 硬件 我们从Motional提供的最全面的开源数据集开始:nuScenes数据集。 它包括六个摄像头,前面三个,后面三个。 捕获频率为12 Hz。 像素分辨率为1600x900。 图像编码为每个像素一个字节,为jpeg。 相机数据以每个相机镜头1.7MB / s的...
3DOP是一个两阶段的检测方法,是Fast R-CNN方法在3D领域的拓展。首先利用双目图像生成深度图,将深度图转化为点云后再将其量化为网格数据结构,再以此为输入来生成3D目标的候选框。与之前介绍的Pseudo-LiDAR类似,都是将稠密的深度图(来自单目、双目甚至低线数LiDAR)转换为点云,然后再应用点云目标检测领域的算法。DSGN...
使用3D数据本身就是一项挑战。与相机提供的瞬时数据采集相比，某些3D传感器可能会由于往返时间而在信号感应和注册之间遇到延迟，尤其是当传感器放置在快速行驶的汽车上时。对于旋转传感器，例如360度LiDAR，需要进行额外的校正，以消除运动引起的失真。尽管有这些难点，3D数据还是存在一些重要的优势：自然表现 使用3D传感器时...