* @param lidarPointsPrev Previous Lidar points * @param lidarPointsCurr Current Lidar points * @param frameRate Frame rate of the camera * @param TTC Output TTC */ void computeTTCLidar(std::vector<LidarPoint> &lidarPointsPrev, std::vector<LidarPoint> &lidarPointsCurr, double frameRate, doub...
相机可以提供颜色信息,从中提取丰富的语义特征,而LiDAR传感器擅长3D定位,提供丰富的3D结构信息。很多工作已经能够将相机和激光雷达信息进行融合来提升3D目标检测精度。由于基于LiDAR的检测方法比基于相机的检测方法性能要好得多,目前SOTA方法主要是基于激光雷达的检测方法,并尝试将图像信息融入到不同阶段的激光雷达检测流程中...
作者提出了 3D 物体检测中 LiDAR-相机融合的“检测作为标签”的前沿视角。它是对现有方法的一个很好的补丁,也应该成为未来工作遵循的基本规则。 作者遵循“检测为标签”的视角,构建了一个名为 DAL 的稳健范例。 DAL 是第一个 LiDAR-Camera 融合范例,具有极其优雅的训练流程。此外,它还单独在推理延迟和准确性之间...
MV3D 2017年 CVPR - 百度和清华提出,3D投影到2D平面,多模态融合了Lidar和Camera数据 其中BEV视角对高度进行切片,切片数量为M,加上密度图和强度图,总共生成M+2个特征图。 FV视角把雷达投影到圆柱体之后再展开到2维平面 融合方式采用的是深度融合(Deep fusion) PIXOR 2018年CVPR Uber one-stage, Lidar only 为什...
一方面,LiDAR输出的3D点云可以直接用来获取障碍物的距离和大小(3D物体检测),以及场景的深度(3D语义分割)。另一方面,3D点云也可以与2D图像进行融合,以充分利用两者所提供的不同信息:点云的优势在于距离和深度感知精确,而图像的优势在于语义信息更加丰富。感兴趣的朋友可以参考本专栏中关于LiDAR感知以及LiDAR和Camera融合...
4)备注:与PPC-Cal一样,MSG-Cal在LIDAR帧中只需要位于平面目标上的点,在相机帧中使用AprilTag方便检测平面目标,数据采集相对容易。 四、系统描述 我们的传感器套件(图1)包括Ouster OS1 64通道激光雷达、Velodyne VLP-32激光雷达、Basler Ace相机(1600 x 12001)和Karmin2立体视觉系统(包括两台Basler相机(800 x 600...
3D全景分割是一项综合任务,需要同时进行语义分割和实例分割。目前主流的方法仅使用激光雷达数据,但图像数据可以提供丰富的纹理、颜色和区分信息来补充激光雷达信息。这启发我们使用图像作为额外输入以提高场景理解,而且自动驾驶系统通常配备RGB摄像头,这使得激光雷达-摄像头融合来进行全景分割更加可行。
Lidar、Radar、Camera三类传感器性能对比: 毫米波雷达作为自动驾驶车辆上常见和必要的传感器,具有远距离探测、低成本和动态目标可探测性的特点。由于这些优点,车辆的感应能力和安全性得到了提高[37]。与激光雷达相比,毫米波雷达的优势主要体现在应对恶劣天气和低部署成本方面[36]。此外,它还有以下优点: ...
ECCV 2020 摄像头和激光雷达融合做3D检测的论文"3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection",作者来自汉阳大学。 提出一种用于融合摄像头和激光雷达传感器做3D目标检测的深度架构。由于摄像头和激光雷达传感器信号具有不同的特性和分布,因此这...
然后,连接2D特征和3D呈现(例如,在2D空间中),2D-3D学习器被用来融合LiDAR相机特征。最后,通过MLP和激活函数对融合特征进行了加权,将其添加回原始激光雷达特征作为深度融合模块的输出。2D-3D学习器由深度为K的堆叠MLP块组成,学习利用相机特征来完成稀疏目标的激光雷达表示,以模拟密集激光雷达目标的高质量特征。