机载LiDAR点云滤波-PTD渐进三角网加密（MATLAB代码）

机载LiDAR点云滤波-SMRF简单形态学滤波（MATLAB代码）

lidar_camera_calib 仅供学习参考使用。 [TOC] 1.基本思想 提取图像上标定板的像素坐标,在对应的激光帧中提取标定板的3D角点位置,解决一个2D-3D算Rt的问题.图像上提取角点用 ,激光数据中提标定板参考,这个方法对标定板要求比较高,要求激光在标定板白色区域与黑色区域的反射强度区别明显.下面我用标定pointGrey相机与velodyne16线为例,说明实验流程. 2.数据采集 激光和图像之间的距离最好比较接近(经验,暂时不知道理论依据). 传感器静止,在不同地方采集多次数据,注意激光的每根线最好都用上,即最好每根线都射在标定板上,充分利用激光数据.下面是一个录制bag的例子,-l NUM参数表示 only record NUM messages on each topic. rosbag record /camera_topic /lidar_topic -l 3

一种机载LiDAR和车载LiDAR点云的自动配准方法，张靖，沈欣，机载激光扫描（ALS）和车载激光扫描（MLS）是目前采集城区三维数据的重要手段。由于两者工作方式的局限性，都不能完整获取目标顶面

以机载LiDAR激光点云数据与高分辨率航空影像为数据源,针对铁路沿线建(构)筑物空间分布特征,提出一种基于机载LiDAR数据法向量分析和曲率计算的建(构)筑物顶面点云区域增长分割算法。创建建(构)筑物顶面轮廓线提取、规则化和再调整的技术方法,实现铁路附属建(构)筑物的三维重建,并在建(构)筑物顶面点云面片分割的基础上,建立铁路附属建(构)筑物三维建模的技术流程。为铁路勘测设计、线路改造、资产清查、应急抢险指挥决策、数字三维铁路建设等提供可靠的技术支持和服务保障。

根据道路在车载激光点云数据中的表达特征,提出一种基于轨迹线辅助下的K均值聚类算法,开展针对道路边界线的自动精细提取研究,算法描述为:先进行数据预处理,将复杂轨迹简化成单一轨迹;再利用轨迹辅助,通过插入截面,将点云投影在截面上获得"断面线";然后以断面线为基础,采用K均值聚类算法提取出道路边界;最后对提取的道路边界进行检核、优化,获取精细道路边界信息.实验表明,该方法实现了道路边界高效准确地全自动提取.

激光雷达经典著作，所有章节。

目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

注意：不支持Ubuntu 16.04及更低版本 FAST-LIO 2.0 将于2021年3月底发射。 新的功能： 更快更好 更高的频率； 更多的LiDAR支持（Horizo​​n和Ouster 64）； 支持基于ARM的嵌入式平台。 FAST-LIO FAST-LIO （快速LiDAR惯性里程计）是一种计算效率高且功能强大的LiDAR惯性里程计套件。它使用紧密耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将LiDAR特征点与IMU数据融合在一起，从而在发生退化的快速运动，嘈杂或混乱的环境中实现强大的导航能力。我们的软件包解决了许多关键问题： 快速迭代的卡尔曼滤波器，用于里程计优化； 在最稳定的环境下自动初始化； 并行KD-Tree搜索以减少计算量； 强大的特征提取； 开发者 ：激光贴图和姿势优化； ：特征提取。 要了解更多详细信息，请参阅我们的相关文章：） 我们的相关论文：现在可以在arxiv上获得我

该附件包含了市面上常用的TOF芯片的数据手册与参考程序，有TI的TDC7200和TDC7201,以及ACAM公司的TDC-GP22芯片。 可用于TOF激光雷达、超声水表以及其他需要精密测时的领域。