点云地图投影-2

最新推荐文章于 2024-08-14 17:46:51 发布
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节点图和效果，可以看见这个通过点云栅格滤波问题还是比较严重,voxel filter node放在了：https://github.com/306327680/ros_voxel_filter


【地图模块算法】3D激光雷达构建特征点云地图介绍
qq_35635374的博客
10-26 6104
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、3D激光SLAM的介绍1.地图形式2.主要应用领域3.3D激光SLAM的输入4.3D激光SLAM的输出二、3D激光SLAM的关键技术1.3D激光里程计【作为一个3d建图前端存在的】1. 激光雷达传感器原理2.3D激光里程计里程计整体流程介绍3. 前端里程计方案（1）基于直接匹配的方案1）点到点ICP系列2）NDT系列（2）基于特征的方案1）LOAM系列2）A-LOAM系列3）F
PCL 点云地理坐标系与投影坐标系相互转换
weixin_43896283的博客
12-19 1093
PCL 点云地理坐标系与投影坐标系相互转换
Google Maps地图投影全解析
weixin_30919235的博客
04-20 202
Google Maps、Virtual Earth等网络地理所使用的地图投影，常被称作Web Mercator或Spherical Mercator，它与常规墨卡托投影的主要区别就是把地球模拟为球体而非椭球体。建议先对地图投影知识做一个基本的了解，《地图投影为什么》。 什么是墨卡托投影？ 墨卡托(Mercator)投影，又名"等角正轴圆柱投影"，荷兰地图学家墨卡托（Mercator）在15...
点云地图投影-3
qq_30271635的博客
11-04 1059
这次采用了两个滤波串联的方法，如果直接用outlier filter的话，CPU耗用时间巨大，900m的点云大概花15分钟过滤，voxel——filter速度非常快，估计几十秒钟 代码如下：https://github.com/306327680/voxel_and_outlier_filter_ros 白色的点为未采用outlier滤波的点
多传感器融合（2）——点云地图构建及基于地图的定位
weixin_51326570的博客
07-05 1004
多传感器融合（2）——点云地图构建及基于地图的定位
点云与图像融合
最新发布
叶
08-14 1850
貌似没有完全贴合，但是差不多了，那么应该是激光点云不准，跟代码无关。注意相机位姿：相机坐标系到世界坐标系。点云需要世界到相机，因此需要做一个逆。
融合定位学习--构建点云地图
weixin_44081378的博客
05-31 965
src/lidar_localization/slam_data/map 和 src/lidar_localization/slam_data/scan_context目录下。打开lidar_localization/config/scan_context文件夹，输入如下命令，生成pb文件。头文件放到lidar_localization/models/scan_context_manager/源文件放到src/models/scan_context_manager/从100s播放bag。
C#+ArcEngine10.1：投影点密度(DoPP)点云特征图像-VS2010
03-19
本项目"**C#+ArcEngine10.1：投影点密度(DoPP)点云特征图像-VS2010**"就是这样一个例子，它利用了C#编程语言以及Esri公司的ArcEngine 10.1库来处理点云数据，生成投影点密度（DoPP）特征图像。以下将详细解释相关...
ROS三维点云地图转二维地图，功能包
02-25
2. **降维处理**：将三维点云投影到二维平面上，这通常是通过设定一个俯视角度，将所有点沿Z轴（垂直方向）投影到XY平面上。 3. **栅格化**：将投影后的二维点云数据映射到网格上，形成栅格地图。每个栅格可以表示...
点云地图的2维投影-1
qq_30271635的博客
10-07 1851
最近在做点云投影到2维平面gridmap的东西： #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #
激光雷达点云---点云二维栅格化处理
10-12
点云二维栅格化处理是将三维点云数据映射到二维栅格地图上的过程。这个过程可以将点云数据转换为更易于处理的二维数据，以便于进行障碍物检测、路径规划等操作。 常见的点云二维栅格化处理方法有栅格法和投影法。...
多传感器融合定位五-点云地图构建及定位
泠山的博客
12-20 2635
前面做出了一个比较好的里程计，但是在实际项目使用的时候，都是基于地图的。原因如下：建图流程如下： 目前比较可靠的方法还是ICP和NDT两个比较基础的方法（小范围可以使用里程计确定是不是在之前帧周边，大范围就需要用到GPS了）。 论文：Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within 3D Point Cloud Map 基本思想为，将一圈点云分成很多的扇形，每个扇形在纵向上再切割成小段。三维点云展开，就成了二维
点云以及坐标系的关系+点云生成鸟瞰图
NJIER的博客
02-21 2万+
点云数据（Point Cloud Data）:          点云数据表示为至少含有3列（x, y, z）的N行数组，其中(x, y, z)代表扫描物体表面点的三维空间位置，如果点云信息来自激光雷达传感器等，也可加上强度信息（intensity）和深度信息（depth）等，N代表点云的数量。 坐标系：图片VS点云 关于图片： 图片的坐标值恒为正； 图像坐标原点在图片左上角； 坐...
SLAM中的世界坐标系和地图坐标系关系
jjjqqq123321的博客
01-10 1312
因此在没有地图坐标系矫正的SLAM算法中，我们要保证初始化时传感器是水平放置的，否则创建的地图就会出现如下图现象。世界坐标系一般反应真实的空间坐标，因此世界坐标系的Z轴应该与真实空间中的重力方向平行。一般情况下，我们将初始时刻的传感器水平的放置，此时我们将世界坐标系认作是地图坐标系，但是初始化时刻传感器不是水平放置，此时的地图坐标系将不再是世界坐标系。若地图坐标系不是世界坐标系，此时我们将地图坐标系当做世界坐标系显示点云地图时，整个地图就会出现一定的角度偏移。
ROS中坐标系转换浅谈--以点云全局化为例
m0_47096428的博客
09-06 2667
之前用ros的时候，总是害怕用到tf，因为还要牵扯到frame_id, child_frame_id这些，总是让人傻傻分不清楚。 今天工程实践中研究了一下，发现其实tf还是很香的，尤其是利用它来结合里程计和点云信息在RVIZ中可视化，确实方便。 ros中tf的介绍总是涉及很多概念，让人困惑。那我决定以实例出手，来讨论tf的作用和使用方法。 工程需求： 我们需要根据很多单帧的点云信息以及每一帧的里程计信息，判断： １．里程计的估计是否合理 ２．点云在地图坐标系可视化 我们需要从rosbag中获取
点云算法-点云投影到平面
cangqiongxiaoye的博客
01-14 4974
点云算法-点云投影到平面
处理点云数据(一)：点云与生成鸟瞰图
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听说你爱吃芒果
12-28 3万+
点云数据点云数据一般表示为N行，至少三列的numpy数组。每行对应一个单独的点，所以使用至少3个值的空间位置点(X, Y, Z)来表示。 如果点云数据来自于激光雷达传感器，那么它可能有每个点的附加值，在KITTI数据中就有一个“反射率”，这是衡量激光光束在那个位置被反射回来了多少。所以在KITTI数据中，其点云数据就是N*4的矩阵。图像与点云坐标图像的坐标轴和点云的坐标轴是不同的，下图显示了蓝
利用深度图建立三维点云地图笔记
sunqin的博客
05-25 9610
前言：这几天在独立地研究对RGBD图像序列，建立其三维点云地图。由于我并没有借鉴像RTAB-MAP等SLAM方法，所以本文仅仅能够帮助学习和理解是三维建图的过程，对于实际的三维建图应用，意义并不大。 本文的方法非常的简单粗暴，思路是首先求取每一帧深度图像的位姿，其次，将每一帧深度图转换为点云，最后将点云转换到世界坐标系下。对于求取深度图的位姿，可以使用ORB-SLAM2算法得到；对于深度图转点云，...
【多传感融合】优达学城多传感融合学习笔记（二）——将激光雷达点云俯视图映射到二维图像
尚庆龙的专栏
03-11 3641
以图片形式显示激光雷达点云俯视图 实现方法： 通过数据文件加载激光雷达点云数据，来自Kitti数据集。 初始化特定像素大小的图片（1000*2000）。 根据需要显示的激光雷达点云范围和图片像素范围，将激光雷达点云的横纵坐标映射到图片的特定像素中，其中激光雷达所处的世界坐标系遵循右手系，x轴对应前进方向，y轴对应左侧横向；而对于图像坐标系，x,y分别对应其图像的行索引和列索引，且图像左上角为原点...
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