激光雷达三维点云标定公式推导

原创 已于 2024-02-01 09:12:59 修改 · 331 阅读 · 0 ·
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#激光雷达

于 2024-01-31 14:18:08 首次发布
这篇文章汇总了优快云博客中的两篇帖子，分别关注技术专家在内容社区的角色以及IT技术的分享和讨论，包括开源项目、编程教程等内容，提供有价值的见解和实践案例。

转载文章：
https://blog.youkuaiyun.com/m0_68312479/article/details/128266483

https://blog.youkuaiyun.com/djfjkj52/article/details/115206243

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】激光雷达标定
qq_36130719的博客
05-23 2932
激光雷达在自动驾驶中的核心特征可以概括为三维环境感知、高分辨率、抗干扰能力。三维环境感知方面，3D激光雷达能够在短时间内向周围环境发射大量的激光束，探测距离是介于200-300m远距离和最大90°*30°的大视野探测能力；角分辨率最高可达0.05°*0.05°，保证了它在远距离仍然能准确探测、追踪多个目标，距离分辨率可以达到0.1mard，速度分辨率达到10m/s以内。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】激光雷达标定(最终篇)
qq_36130719的博客
05-18 1325
激光雷达是⽬前⾃动驾驶系统中的核⼼传感器之⼀，但是由于其信息密度低、存在垂直盲区等问题，⼚商⼤多在其L4级⾃动驾驶系统中搭配多组激光雷达，下图为通⽤（Cruise）的⾃动驾驶汽⻋，采⽤了多激光雷达以弥补lidar+camera的不⾜，使⽤多激光雷达进⾏环境感知的前提是对各雷达的外参进⾏精准的标定，
【点云学习】激光雷达的基本问题-随时补充
ZhiyangStudy的博客
02-06 1262
激光雷达的基本问题
相机与激光雷达联合标定（一）：坐标变换理论
weixin_69667614的博客
01-01 3331
相机标定、相机与激光雷达联合标定公式推导。自己边推导边写的，可能有错误
激光雷达与PCL点云库学习
2301_76695137的博客
03-06 2825
运行环境是树莓派4b，很多包不能用指令下载1、ros中常用的包从下面这个链接下载（视觉、pcl、激光等等）2、一些找不到的包可以从github上搜（有时候名字不是表明那个，可以直接百度一下）3、PCL点云库：红色是X轴，绿色是Y轴，蓝色是Z1、必须懂得的概念编译的debug（慢）、release动态库（dll）、静态库（lib）C++的模板编程与基本用法cmake的原理和简单使用Elem* data;int size;public:2、PCL处理流程。
遥感影像辐射定标
liuxiaojiangtobeno1的博客
12-27 3550
介绍辐射定标原理公式以及每个变量的来源
机载激光雷达原理与应用科普（七）
Yang_Wanli的博客
05-28 1559
内容摘要：机载LiDAR系统采用极坐标定位原理，其确定地面点三维坐标的数学本质是：对一空间向量，已知其模和其在物方坐标空间中的方向，如果知道向量起点的空间坐标，则该向量的另一端点的坐标可唯一确定。 机载激光雷达系统对地定位原理及方程 对于机载LiDAR系统来说，起点为激光束的出射点，其坐标可通过差分GPS定位技术和检校获取的出射点与机上GPS天线之间的相对关系来确定，向量模通过激光测距仪测定，向量的空间方向通过INS观测值、激光扫描仪观测值及安置角（激光扫描仪坐标系与惯性平台参考系统坐标系之间的旋转角度）确
激光雷达和相机联合标定
darren_ying0803的博客
10-26 4994
相机标定、多线激光雷达联合标定
AGV平面坐标系变换公式及实例
Pou光明的博客
07-20 1028
1、AGV坐标系简介如上图，小车前后对角是有激光雷达的，其坐标系称为激光坐标系，采用极坐标系体现。中间为车体坐标系，激光坐标系相对于车体坐标系关系不变；左下角是地图坐标系，小车扫图后，建立的坐标系即为地图坐标系，小车在运动过程中，车体坐标系相对于地图坐标系是变化的。2、坐标系旋转与点旋转的变换公式 坐标系旋转： 直角坐标系XOY逆时针旋转θ角后变成X′OY′，原坐标系内...
深度图像计算三维点云
weixin_30512043的博客
09-12 1271
在PCL的库函数中是有关于深度图到点云数据之间的转化的函数，所以这里首先说清楚深度图像与点云之间的关系， 1.深度图像（depth image)也叫距离影像（range image），是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。它直接反映了景物可见表面的几何形状。 2.点云：当一束激光照...
学习笔记7--激光雷达标定
FUXI_Willard
12-05 7630
本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》，笔者不是自动驾驶领域的专家，只是一个在探索自动驾驶路上的小白，此系列丛书尚未阅读完，也是边阅读边总结边思考，欢迎各位小伙伴，各位大牛们在评论区给出建议，帮笔者这个小白挑出错误，谢谢！ 此专栏是关于《自动驾驶汽车环境感知》书籍的笔记。 2.激光雷达标定 2.1 概述 激光雷达内参标定：内部激光发射器坐标系与雷达本
点云从入门到精通技术详解100篇-基于深度学习的三维点云处理
getusushu的博客
09-09 391
的空间映射到更高维度的空间，这会增加数据的通道，但并非所有的通道都包含有用的信息，但是由于点云数据的特性，点云处理一直是一个具有。有些通道包含大量冗余信息，这对提取更具代表性的信息是无用的，甚至是有害的。确辨认出这个物体是什么，这意味着对点云数据来说，有一些关键点对于点云的形状识别以。在计算机视觉领域中，点云处理一直是一个热门的问题，点云处理被应用于生活中的众。模块是一个基于数据本身的变换模块，它主要学习点云及高维特征的旋转矩阵，使。的出现引起了点云处理领域学者的广泛研究，大量工作都致力于改进网络的框。
[无人驾驶]三维坐标系转换/无人车外参标定
qq_41221520的博客
11-29 1498
1、三维坐标系转换 在无人车的外参标定中，各传感器获取的数据在自己的坐标系中，一般要转化到车辆坐标系中，车辆坐标系一般选择惯导坐标系。本文以顶装的激光雷达坐标系与车辆坐标系为例，具体讲述三维坐标转换，坐标示例如下图。图中OV−XVYVZVO_{V}-X_{V}Y_{V}Z_{V}OV​−XV​YV​ZV​为车辆坐标系，OL−XLYLZLO_{L}-X_{L}Y_{L}Z_{L}OL​−XL​YL​ZL​为雷达坐标系，每个轴规定的旋转正方向如图。 （1）原理 对于每个激光雷达坐标系中的点P′(xL,yL,z
elasticsearch-7.17.22-linux-x86-64.tar.gz分享给需要的同学
12-08
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rocketmq-dashboard 1.0.0 源码
12-08
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基于Q-learning算法在能源市场中实现效益最大化研究（Matlab代码实现）
12-08
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AI时代，中小技术转移机构面临收入增长乏力挑战，如何抓住企业创新数智空间机遇实现体系化核心优势？.docx
12-08
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
【智能无人系统】基于ACO-MLP混合模型的无人机三维路径规划： 项目介绍 MATLAB实现基于ACO-MLP 蚁群算法（ACO）结合多层感知机（MLP）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代
最新发布
12-08
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
为科技服务合作伙伴选择企业创新数智空间，需要关注哪些核心要点？.docx
12-08
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
激光雷达坐标系
03-24
### 激光雷达坐标系定义及其在ROS中的应用 激光雷达作为自动驾驶领域的重要传感器之一，在其工作过程中涉及多个坐标系之间的转换。以下是关于激光雷达坐标系的定义以及如何在ROS环境中实现坐标转换的相关内容。 #### 1. 激光雷达坐标系的基础概念 激光雷达通常采用自身的局部坐标系来描述采集到的数据点位置。该坐标系一般以设备中心为原点，X轴指向前方，Y轴指向左侧，Z轴垂直向上（遵循右手定则）。这种约定使得激光雷达能够方便地生成二维或三维空间中的点云数据[^2]。 #### 2. ROS中的TF框架与激光雷达的关系 在ROS系统中，`tf`库被广泛用于管理不同组件间的坐标变换关系。例如，当将Autolabor Pro1机器人上的激光雷达集成至整个导航体系时，需明确定义两者间的位置偏移和角度差异。具体操作可通过设置固定的静态变换或者动态调整的方式完成[^1]。 #### 3. 多激光雷达外参标定技术概述 为了融合来自多个视角下独立工作的激光扫描仪所产生的海量信息，必须精确测定它们相互之间以及相对于全局参考帧的姿态参数——即所谓“外部参数”。一种常用的技术手段便是利用Normal Distributions Transform(NDT)算法来进行自动化的校准过程。此方法基于统计学原理构建模型，并通过迭代优化寻找最佳拟合解从而得出最终的结果[(α,θ,γ)]^T和平移矢量(dx,dy,dz)^T用来表达源目标之间的几何映射关联[^4]。 #### 4. NDT算法详解及其实现步骤 给定一组待配准的目标点集Q={q_j|j=0..m-1}=(x'_j,y'_j,z'_j)，我们的目的是找到能使原始观测序列P尽可能接近于上述理想形态的一系列仿射变换矩阵H_k(k=1...n)。其中每一个子域内部都假设服从某个特定形式的概率密度函数f(x;μ_σ²)，经过一系列复杂的数学推导之后可得如下更新公式： \[ H_{k+1}=H_k+\Delta h \] 这里Δh代表本次修正增量部分；而具体的求取方式则是借助梯度下降法不断逼近极值点直至满足收敛条件为止[^5]。 ```python import numpy as np from scipy.spatial.transform import Rotation as R def apply_transform(points, rotation_vector, translation_vector): """ Apply transformation to point cloud. Args: points (numpy.ndarray): Input point cloud of shape (N, 3). rotation_vector (list or array-like): Euler angles in radians [rx, ry, rz]. translation_vector (list or array-like): Translation offsets [tx, ty, tz]. Returns: transformed_points (numpy.ndarray): Transformed point cloud. """ r = R.from_euler('xyz', rotation_vector, degrees=False) rotated_points = r.apply(points) translated_points = rotated_points + np.array(translation_vector) return translated_points ``` 以上代码片段展示了如何依据指定的角度变化量rotation_vector=[rx,ry,rz](单位弧度制)连同位移分量translation_vector=[tx,ty,tz], 对初始状态下的离散采样节点集合执行刚体运动操作的具体流程。 ---
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