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...
2D导航激光雷达，基本只能实时导航，二维成像缺乏高度信息，无法成像。3D激光雷达，可以三维动态实时成像，...
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...
大多数3D物体检测方法都采用LiDAR传感器来创建其环境的3D点云。简而言之,LiDAR传感器使用激光束快速扫描和测量源周围物体和表面的距离。然而,由于激光雷达对噪声的高敏感性,单独使用激光雷达数据可能会导致错误,特别是在降雨期间等恶劣天气条件下。 为了解决这个问题,科学家们开发出多模态3D物体检测方法,将3D LiDAR数据与...
大多数3D物体检测方法都采用LiDAR传感器来创建其环境的3D点云。简而言之,LiDAR传感器使用激光束快速扫描和测量源周围物体和表面的距离。然而,由于激光雷达对噪声的高敏感性,单独使用激光雷达数据可能会导致错误,特别是在降雨期间等恶劣天气条件下。 为了解决这个问题,科学家们开发出多模态3D物体检测方法,将3D LiDAR数据与...
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...