Nuscenes中的Radar pointcloud格式: 共有18个特征,包括x,y,z,……。可以看到z默认是0,也就是说,radar只能探测到x,y坐标,没有z的信息的。 通过token读到pointsensor的信息 总览 Radar -> image 投影可以分为五次映射 1. radar坐标系 -> 车辆ego坐标系(radar外参) radar相对于ego的旋转、平移变换,信息存储...
nusc.render_pointcloud_in_image(my_sample['token'], pointsensor_channel='RADAR_FRONT') 我们还可以在该样本的所有样本数据上绘制所有注释。注意,对于雷达,我们也绘制运动物体的速度矢量。一些速度向量是异常值,可以使用RadarPointCloud.from_file()中的设置进行过滤 my_sample = nusc.sample[20] # The rend...
# get radar pointclouds all_radar_pcs = RadarPointCloud(np.zeros((18, 0))) for radar_channel in RADARS_FOR_CAMERA[sensor_name]:#RADARS_FOR_CAMERA表示的是相机覆盖范围内的所有雷达索引 radar_pcs, _ = RadarPointCloud.from_file_multisweep(nusc, sample, radar_channel, sensor_name, NUM_SWEEP...
Nuscenes中的Radar pointcloud格式:共有18个特征,包括x,y,z,……。可以看到z默认是0,也就是说,radar只能探测到x,y坐标,没有z的信息的。通过token读到pointsensor的信息总览Radar -> image 投影可以分为五次映射1. radar坐标系 -> 车辆ego坐标系(ra...
nuScenes数据集的灵感来自开创性的KITTI数据集。**nuScenes是首个提供自动驾驶汽车整个传感器套件(6个摄像头、1个LIDAR、5个RADAR、GPS、IMU)数据的大规模数据集。**与KITTI相比,nuScenes包含了7倍多的对象注释。 2020年7月,我们发布了nuScenes-lidarseg。在nuScenes-lidarseg中,我们用32种可能的语义标签之一注释nuScen...
nuscenes数据集是一个用于自动驾驶研究的大规模、公开数据集,以下是对该数据集的详细介绍: 数据来源与构成: nuscenes数据集由Motional(前身为nuTonomy)团队开发,并于2019年3月发布完整版本。 数据集包含了丰富的传感器数据,涵盖6个摄像头、1个激光雷达(Lidar)、5个雷达(Radar),以及GPS和IMU等。这些传感器数据为自...
nusc.render_pointcloud_in_image(my_sample['token'], pointsensor_channel='RADAR_FRONT') 我们还可以在该样本的所有样本数据上绘制所有注释。注意,对于雷达,我们也绘制运动物体的速度矢量。一些速度向量是异常值,可以使用RadarPointCloud.from_file()中的设置进行过滤 my_sample = nusc.sample[20] # The re...
如果你想要将点云叠加到相机对应的图像中,你可以像使用原始nuScenes devkit一样使用render_pointcloud_in_image,但是要设置show_lidarseg=True(记住要设置render_intensity=False)。与render_sample_data类似,您可以使用filter_lidarseg_labels过滤查看特定的类。您可以使用show_lidarseg_legend在渲染中显示一个图...
nusc.render_pointcloud_in_image(sample_token=sample['token'], pointsensor_channel='LIDAR_TOP', out_path= os.path.join(output,'10_pointcloud_in_image_intensity'), render_intensity =True) nusc.render_pointcloud_in_image(sample_token=sample['token'], pointsensor_channel='RADAR_FRONT', out...
pointsensor = nusc.get('sample_data', pointsensor_token) pcl_path = osp.join(nusc.dataroot, pointsensor['filename']) if pointsensor['sensor_modality'] == 'lidar': pc = LidarPointCloud.from_file(pcl_path) else: pc = RadarPointCloud.from_file(pcl_path) ...