为对应点对的数量)这样,我们的目标就变成了让这个函数最小,这就转换成了一个最小二乘问题。在Eigen中,只需要输入两片点云中的对应点即可求得变换矩阵 ; 在第2步中求得变换矩阵 后,将点云 进行变换后得到更新位置后的点云 ,然后重复步骤1~3,直至满足终止条件时停止迭代。 三、实验结果 下图为粗配准之后的两帧点云。 再ICP配准后: 可以明显观察
基于点云的三维重建是通过移动测绘系统(Mo⁃ bile Mapping System),包括相机和移动激光扫描系统, 采集得到点云数据,通过点云数据恢复图像,经过计 算机处理得到三维模型,模型的质量取决于点云的精细度和准确度,所以该方法的重点与难点在于如何获取高水平的点云数据、点云数据的后期降噪处理、多 个点云数据的拼接。
点云配准问题,在视觉、机器人、医疗图像等领域是一个关键性的问题。其实质为:通过计算一组最优的旋转与平移矩阵,将处于不同位置的数据有序的组合在一起,有些场合也将此过程称为拼接,在这里陈述下拼接与配准的区别,广义来讲,两者并没有太大区别,其实质就是把两个具有相关性的数据整合在一起;但从狭义来讲,前...
在三维点云室内重建中,ICP算法被用来将多个点云拼接成一个完整的三维模型。基于SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法的三维点云室内重建主要包括以下步骤: 通过激光扫描或RGB-D相机获取室内空间的点云数据。 对点云数据进行预处理,如去除噪声、滤波、降采样等。 使用SURF算法检测出点云中的关键点,并计算出关键点的描述符。
提出了GEN3C,一种具有精确相机控制的世界一致性视频生成模型。 通过对输入图像或先前生成的视频帧的深度估计进行反投影,构建了一个以点云表示的3D缓存。借助用户提供的相机轨迹,渲染3D缓存,并将渲染出的视频用作视频模型的条件输入。 对模型在不同输入条件下的视频生成任务进行了广泛评估,从单一图像到稀疏和密集的多...
车顶、前保险杠、翼子板等位置布局激光雷达、12颗高清摄像头及5颗毫米波雷达，形成360°多模态感知网络。激光雷达通过三维点云精准识别障碍物，提升复杂场景安全性；毫米波雷达弥补摄像头远距离探测短板；高清摄像头为AI算法提供丰富细节。这种三重复合感知配置，在20 - 30万元价位段极为少见，硬件规格超越部分新势力...
激光雷达通过三维点云精准识别障碍物,提升复杂场景安全性;毫米波雷达弥补摄像头远距离探测短板;高清摄像头为AI算法提供丰富细节。这种三重复合感知配置,在20 - 30万元价位段极为少见,硬件规格超越部分新势力车型。 奇瑞“猎鹰智驾”系统实现全域场景无缝衔接。通过激光雷达与摄像头数据融合,风云A9可实现高速到城市道路的...
基于FPFH描述子的高效点云配准与拼接方法 一、内容简述...2 二、相关背景与文献综述...3 1. 点云配准技术概述...5 2. FPFH描述子研究现状...6 3. 点云拼接技术进展...7
激光雷达通过三维点云精准识别障碍物,提升复杂场景安全性;毫米波雷达弥补摄像头远距离探测短板;高清摄像头为AI算法提供丰富细节。这种三重复合感知配置,在20 - 30万元价位段极为少见,硬件规格超越部分新势力车型。 奇瑞“猎鹰智驾”系统实现全域场景无缝衔接。通过激光雷达与摄像头数据融合,风云A9可实现高速到城市道路的...
配备前视三目5R12V12U感知系统的天神之眼C系统,包含5颗毫米波雷达、12个摄像头以及12个超声波雷达,确保车辆能在各种天气条件下进行环境感知。其中独特的二郎神三目摄像头,由双800万像素广角镜头和单800万像素长焦镜头组成,能生成10倍稠密点云,探测距离长达350米,障碍物识别更为精准。