建图以及将激光点云转换为稠密点云

最新推荐文章于 2025-05-22 15:47:22 发布
最新推荐文章于 2025-05-22 15:47:22 发布
阅读量3.7k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： # xunyi
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shan19930117/article/details/80975145
本文提供了关于Velodyne处理的安装指南及使用说明，通过详细步骤帮助读者理解如何配置及运行相关程序。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://wiki.ros.org/but_velodyne_proc#Installation


https://blog.youkuaiyun.com/nksjc/article/details/76401092















点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云语义的环境感知
getusushu的博客
12-25 1543
标进行分类，利用激光雷达的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。激光点云中的每个三维点都被语义的强图像特征增强，用于神经网络学习。随着深度学习的发展，来处理它们，这里的输入和输出都是点云，虽然点的数量保持不变，但点的特征被增强了。在无人车的行驶过程中，激光雷达同时以一定的角速度匀速转动，不断地发出激光并收集。反射点的信息，这些点坐标的集合就形成了点云。由于雨和雾都是由小水滴构成的，水滴的半径和其在空中的分布密度直接决定了。激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题；
【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 6081
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
激光点云三维图
ZQH084811的博客
10-07 948
激光雷达（精确度最高，不易受光照影响）：用于获取3D信息传感器，自动驾驶用的多。 体素：相当于三维的像素
基于图像的多视角立体视觉三维重建(四)——基于MVS算法的稠密点云重建
热门推荐
薛定谔的猫头咕咕咕
09-22 1万+
基础知识 极线搜索 光度一致性约束 可视性约束 多视角立体技术 基于体素的方法 基于空间patch的方法 深度图融合
点云（point cloud）：自动驾驶的“三维扫描图“
最新发布
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
05-22 2481
就是用很多“点”来表示一个物体或场景的三维形状和结构。（用点描绘的3D画，好比素描，但不是用线条勾勒，而是“点点点点”拼出物体形状）这正是点云的核心特征。自动驾驶汽车的“大脑”看到的就是类似这样的数据，并通过算法来解读这些点，从而“看懂”世界。在自动驾驶系统中，，是决策与规划的基础。这就依赖于。点云本质上是由激光雷达（LiDAR）等传感器扫描生成的的集合。每一个点都精确记录了物体的空间信息和表面特性。
稀疏的人体点云通过插值的方法得到密集的人体点云模型
05-03
稀疏的人体点云通过插值的方法得到密集的人体点云模型
点云补全，稀疏稠密化
yggfvmj的博客
06-24 443
失效2024.6.22。
雷达相机融合（二）点云密集化处理
xx970829的博客
11-05 1501
目录思路源码一源码二效果 思路 16线激光雷达与图像融合时容易出现点云稀疏的问题，因此需要将点云密集化处理。 思路：将点云转入初始坐标系进行下采样（降低线密度），然后转入雷达坐标系，并根据图像大小保留图像范围内的点云（这样做的目的是根据当前点云位姿保留下当前视野范围内的点云），然后将能用于下一帧点云的历史点云保存下来，用于与下一帧点云拼接。 源码一 通过message_filters同步话题 （发现运行较慢） //***********************************************
直接激光雷达里程计：基于稠密点云的快速定位
weixin_44887311的博客
10-07 785
四种不同数据回收方案的处理时间和CPU使用情况的箱形图，范围从无数据结构重用到部分重用和完全重用。指的是两个点云中的两个点的距离差。（1）提出了一个定制的“速度优先”的处理流程，这个流程可以实时精确的估计位姿，对预处理的需求比较小，并且IMU是可选项。（3）定制迭代点云解算器NanoGICP，用于轻型点云扫描点的匹配，具有跨对象数据共享和数据重用的功能。（2）提出了一个新的关键帧系统，可以根据环境信号自适应的选择关键帧，并且可以通过凸优化快速的生成子图。与帧间匹配类似，这里的输出即为机器人最终的估计位姿。
使用cartographer创建自定义激光点云地图
栾金鹿
06-01 1287
使用cartographer创建自定义激光点云图，64线激光+IMU。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云和视觉融合的智能车前方障碍物检测
getusushu的博客
04-07 1313
based 方法对点云中每个点的特征信息进行提取，检测的准确率高，但由于点云。次，激光雷达获取的点云数据是稀疏且无序的，而相机获取的是有序且稠密数据。中提到，要加快推进中国智能汽车发展，推进智能汽车新技术的研究，抢占智能。的发展有助于减少交通事故的发生，降低汽车带来的环境污染，同时能够缓解交。定的驾驶目的，同时在满足安全、舒适等情况下，对车辆下一步的行动作出决策。其中，相机由于其感知信息的稠密性，能够提供丰富的。能驾驶中有着优异的表现。融合各个传感器的有效感知信息，优势互补，也能解决单一传感器的应用缺陷。
激光点云数据
07-11
标准模式的激光点云数据，可以当做激光点云软件处理的练习数据。
稠密重建（MVS）的几种方法详解
10-29
详细讲解了稠密重建中常用的方法，SFM的析稀疏重建，和包括基于体素的稠密重建、基于点云扩散的三维稠密重建、基于深度图融合的稠密方法等。
C#+ArcEngine：打开显示las点云数据（VS2010窗体+代码）
05-10
C#+ArcEngine：打开显示las点云数据（VS2010窗体+代码）
点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光点云和视觉融合的智能车前方障碍物检测（中）
getusushu的博客
04-08 410
失值越低，模型的性能越好。根据不同模型的特点，往往需要设计不同的损失项，标，我们也同样在这个新的评价标准上对比我们的方法和现阶段性能最佳的方法。界框逐渐向真实边界框靠拢，获得最理想的检测框位置，准确的检测框位置是单。标的横向距离，另外动态情况下相机的姿态信息是变化的，因此本文提出了基于。安装的环境要求，并且充分考虑相机的姿态，减小了由相机姿态导致的误差，并。在车辆静止情况下，加速度计通过固定的重力加速度，获取的三轴加。的障碍物，并分别用上述三种测距方法进行纵向和横向距离的测量，试验结果如。
激光点云构建地图（一）生成点云地图
Ophelia_Guo的博客
07-16 4987
环境配置 1、Ubuntu 18.04 2、ROS melodic 安装教程：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41501557/article/details/109764434 学习LeGO-LOAM算法 跟着知乎上的大牛将LeGO-LOAM算法跑了一遍 LeGO-LOAM分析之点云分割（一） 1、保存论文和代码 2、 ...
查表法实现反正切_港城大提出任意比例的上采样方法, 实现自由三维点云稠密重建...
weixin_39622521的博客
01-12 238
公众号：将门创投 (thejiangmen)From: 香港城市大学；编译: T.R近日，来自香港城市大学的研究人员提出了一种基于线性近似的网络模型MAPU-Net，可以在一次训练后对输入的稀疏点云实现任意“放大比例”的上采样。针对需要上采样的点云，模型首先通过获取现有点在切平面上的领域点，学习局域几何信息获取插值权重、生成分布在凸包区域内的邻域点云，随后利用稀疏点云的法向量通过数据驱动的方式来优...
稠密点云获取方法（二）
scott198512的博客
05-30 1641
点云稠密化方法
点云配准新方案！SuperLine3D：激光雷达点云中的自监督线分割和描述子提取（ECCV2022）...
CV_Autobot的博客
08-31 701
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！论文链接：https://arxiv.org/pdf/2208.01925.pdf代码链接：https://github.com/zxrzju/SuperLine3D摘要电线杆和建筑物的轮廓是城市道路上随处可见的物体，可为计算机视觉...
vins稠密建图
03-27
而稠密建图需要将稀疏的特征点扩展到密集的三维重建，这可能需要额外的传感器如RGB-D相机或激光雷达，或者通过算法生成稠密点云。 根据用户提供的引用[1]，轮式里程计替代视觉里程计可能提升鲁棒性，尤其是在纹理较...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值