计算机视觉工坊-优快云博客

原创上交最新广义端到端自动驾驶综述：统一视角下的三大范式

这几年，自动驾驶的技术流派可谓“神仙打架”：从早期的一体化端到端，到火遍全网的 VLA，再到如今炙手可热的世界模型（World Model），几乎每一家做自动驾驶的公司，都在强调自己那条“独一份”的技术路线。遗憾的是，目前大多数自动驾驶综述在梳理技术路线时，往往把端到端和 VLA 当成两条平行、割裂的路线来讲，很少从统一视角去对比分析。再把 MPC 的可行性反馈给 LLM，形成闭环。图1 端到端自动驾驶范式对比。(a)(b)传统端到端、(c)以大模型为中心的端到端、(d)(e)混合端到端。

2025-12-13 22:37:15 982

原创 SLAM与3DGS学习路线有啥不同？

如果是想走GS SLAM的话，我建议可以选一个比较经典的开源框架（比如SplaTAM、MonoGS），先不用着急吃透代码和原理，先把它在公开数据集上跑起来（比如Replica、TUM），运行起来通过GUI你就能理解3D GS到底是个什么东西，运行起来到底是什么样子，然后你可以带着问题“比如它到底是怎么优化的pose，新的高斯点具体是如何生成，具体是如何做的BA”去查文献和代码。通过这个过程你也能看出来这个框架存在哪些问题，解决这些问题，你的创新点和工作量就有了。「3D视觉从入门到精通」星友提问。

2025-12-08 11:02:25 204

原创基于三迪斯维Pickwiz手眼标定流程详解

“手”即机器人，“眼”即3D相机，手眼标定是校准“手”与“眼”之间的空间关系，即确定相机坐标系与机器人末端坐标系之间的刚性变换矩阵（包含旋转和平移），以便将视觉信息准确转化为机器人动作，从而实现准确的视觉引导抓取放置。眼在手上(EyeInHand)：相机固定安装在机械臂的末端工具上，随着机械臂的运动而运动，相机相对于机器人末端法兰是固定的，标定板相对于机器人基座是固定的。相机固定安装在机械臂的末端工具上，机器人类型为六轴机器人，标定流程请参照眼在手上六轴机器人标定。

2025-11-12 16:43:41 281

原创一文详解点云模板制作的要素、原则及案例

任意姿态：工件可能以任意角度出现，有效点云区为在80%以上姿态下均能稳定成像的区域（排除深孔、过曝区、凹槽等易缺失点云的部分）。根据场景摆放和工件特性，应使用正反模板，分别制作工件的正面点云和反面点云，关键点取工件整体的关键点。工件姿态变化：工件有序摆放，仅能看到工件的上表面（大圆+小圆），有效点云区则为该工件的上表面。工件姿态变化：工件有序摆放，仅能看到工件的上表面（大圆+小圆），有效点云区则为该工件的上表面。点云成像质量：边缘有噪点、面内点云小幅度波动、点云覆盖率高，部分情况有点云缺失。

2025-11-09 12:23:53 1019

原创 3D视觉引导高反光圆柱棒上下料全流程

抓取点默认基于圆柱轴线上的尺寸中心和半径生成，生成数为360/旋转抓取间隔*2（正反方向），也可以从端点开始，根据先验尺寸估计出圆柱中心（一般应用在圆柱紧挨导致模型将多个圆柱拟合为一个的场景）如果发现拟合圆柱与实际圆柱不符（如拟合圆柱点云缺失、弧度弯曲），应当调大拟合参考距离，将更多的点云纳入拟合圆柱，数值过大可能包括噪声点。模型根据实例点云计算一个理想的圆柱，与该理想圆柱的距离小于拟合参考距离的点云被拟合成圆柱。计算拟合成圆柱的点云数量与实例点云的数量的比值，比值小于拟合分数阈值的拟合圆柱将被过滤。

2025-11-07 15:24:36 967

原创 3D视觉引导圆面抓取全流程详细介绍

上传上传工件的模板点云文件用于精匹配，应当在C:\Users\dex\Documents\PickWiz\项目名称\data\PickLight\历史数据时间戳\Builder\pose\output选取inverse_pcd文件。上传的模板点云应当选取C:\Users\dex\Documents\PickWiz\项目名称\data\PickLight\历史数据时间戳\Builder\pose\output中的inverse_pcd文件。导入的模型只用于显示，方便观察抓取点，不参与计算。

2025-11-06 18:32:32 1051

原创 3D相机及双目AI相机的详细使用教程

激光振镜结构光相机：使用激光代替DLP芯片，因为DLP芯片被TI公司所垄断，并且DLP芯片价格高昂，依赖于光机的光学设计等，在一些精度要求稍低（抓取精度±2mm）的大视野场景，使用DLP方案将会带来极大的成本，于是选择了灰度精度不太高的激光线束条纹代替DLP光机的条纹，低成本的同时也满足了实际需要；传统双目相机：和人眼的原理类似，精度低，帧率高，在一些消费级产品可能看到，例如体感游戏，有数厘米的误差，关灯之后就用不了；Tof相机：依赖测量光的飞行时间，测量物体三维信息；

2025-11-04 15:19:14 638

原创 3D视觉引导纸箱拆垛全流程详解

▲长按添加小助理微信：cv3d007 或者 13451707958，咨询更多。▲长按查看3D相机和机械臂抓取软件。

2025-10-30 11:34:35 191

原创一文详解3D视觉引导机器人系统

通过正确地定义机器人坐标系，可以将机器人的运动与所需的位置和姿态进行精确匹配，使机器人能够在不同的任务和环境中进行准确的定位和操作，实现高效率和高质量的工作。转换过程中，每个像素的深度值结合其在图像中的位置（u, v）和相机的内参（如焦距、光心位置），可以计算出对应的三维点坐标（X, Y, Z）。：通常指的是二维图像，如照片或屏幕截图，它包含的是平面上的像素信息，没有深度信息。计算相机和机器人的相互关系，将视觉识别到的相机坐标系下的目标，转换成机器人坐标系对应的坐标，引导机器人进行抓取。

2025-10-27 18:50:57 744

原创 DriveBot-Q1智能小车轻松实现从A到B点自主导航

确认所有传感器话题均已发布且频率均正确后，将无人车移动到采集2D栅格地图时的起始位置和方向（加快小车获取初始位置），启动定位。启动所有传感器，确认所有传感器话题均已发布且频率均正确后，准备采集数据(所采集的环境使得激光雷达达到尽可能多的结构化特征，如墙面、转角、静态物体等)观察到地图建立完成后，返终端中查看cartographer算法是否运行完成，建图完成后切勿中断该脚本！调试人员和无人车保持1m距离以上，将遥控器调至自动模式，无人车即可朝目标点移动，最终在目标点位置停止。下图所示，则保存地图成功。

2025-07-19 00:00:47 890

原创 JD-500！3D iTOF工业相机！一键测量物体体积！操作简单！精度高！

主机电脑的IP地址需与相机保持在同一网段，JD-500的默认IP是192.168.31.3，将电脑ip修改成192.168.31.x即可。放好物体后，点击测量一次即可，体积以长宽高形式输出。盒子等常规物体误差在5mm左右，软包在10mm左右。红色框，同样手动框选，需在蓝色框内，且小于蓝框。注：标定时，框选范围内不可有物体，必须是空的。可切换为深度图/灰度图/RGB图。蓝色框，手动框选出整个测量区域。三开启相机及显示模式。3.2 显示模式的切换。3.1 点击开启相机。4.2 标定工作区域。

2025-06-24 18:22:09 538

原创一文梳理相机与激光雷达外参标定系统教程！

此时要使用E(左)、D(右)、S(上)、W(下)、Q(顺时针)、A(逆时针)进行调整，使点云与原物大致贴合，调整之后如图11所示。上述的${data}录制bag包路径，运行完毕，会在相应的文件夹下产生一个pdf文件件，里面有标定的结果和重投影误差（reprojection errors）！手持扫描仪HandBot-S1默认使用的是右目，在技术的指导下进行相关修改，使其可以录制符合要求的bag包，从而进行标定。完成了单目相机内参的标定，近期由于学习开发和发论文的需要，需要进行标定双目相机的内外参。

2025-06-23 15:34:39 864 1

原创别重复造轮子！DriveBot-Q1：SLAM、建图、规划、避障实现“开箱即用”！

DriveBot-Q1智能无人车整车配置如图4所示，由高精度有源车载天线、IMU，Livox MID360激光雷达、工业级相机和双频工业路由器组成，定制适配的无人车底盘，搭建出一套完整的无人车硬件系统。DriveBot-Q1智能无人车是一款专为高校科研设计的多功能无人车，采用阿克曼车辆底盘，集成计算平台、车辆控制单元(VCU)、单线/多线激光雷达、单目相机、IMU和GNSS等硬件。DriveBot-Q1智能无人车所有传感器经过严格时间同步，支持点云建图、避障、激光定位、决策规划和控制等功能，实现自主导航。

2025-06-19 15:49:16 816

原创 JD-500！3D iTOF工业相机！室内室外使用！体积小！性价比高！0.2～5m测距

JD-500是一款基于3D iTOF（indirect Time-of-Flight）技术方案的工业相机产品，即传感器发出经调制的近红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射的相位差，再转换成时间差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息。产品的技术方案可提供高精度（毫米级）的深度图和三维点云图，集成 RGB（选配）的JD-500相机，可以输出像素对齐的RGBD图像；（点云图、点云融合图）（点云图、点云融合图）（点云图、点云融合图）（点云图、点云融合图）（点云图、点云融合图）

2025-06-19 15:47:29 583

原创 KW-DCW！结构光3D相机！Linux C++版本SDK超好用教程！

这使得它成为一款强大的3D相机，特别适用于3D扫描、工业3D缺陷检测，并可与机器人在工业无序抓取、上下料等场景下无缝配合使用。的KW-DCW 3D相机为例，介绍在Ubuntu系统下使用C++ SDK采集数据的方法，对于其他型号的相机，KW-SCW、KW-LCW用法相同。我们对金属零配件进行了高动态下的成像测试，KW相机在高反光场景下表现非常出色，点云成像效果令人惊艳，展现了其卓越的成像性能。在bin文件目录下运行，打开gui。苏州三迪斯维智能科技有限公司。在C++文件夹目录下运行终端。

2025-06-05 11:50:08 363

原创太酷啦！Fast-Livo2在HandBot-S1中运行成功！效果喜人！

大家好，我是jack，近期由于工作需要，公司采购了一套3D视觉工坊的，并在技术老师的指导下，编译并运行成功Fast-Livo2。HandBot-S1手持三维扫描仪。

2025-05-28 14:26:18 1018 1

原创一骑绝尘！KW系列3D相机！精度高、体积小、价格低、SDK超好用、稳定性强！

苏州三迪斯维智能科技有限公司的KW系列3D相机采用主动结构光技术，拍摄速度快、成像精细、方案成熟稳定，针对不同应用场景物体可输出高质量点云数据图，精度高、速度快、环境自适应性强，适用于工件上下料、拆码垛、机器人视觉引导等多种应用场景。原文一骑绝尘！KW系列3D相机！精度高、体积小、价格低、SDK超好用、稳定性强！添加图片注释，不超过 140 字（可选）

2025-05-28 14:22:44 297 1

原创在CloudCompare下如何将PLY点云数据转成深度图显示效果

调整properties中dispaly range的数值，点云本身深度区间最佳。下图是用苏州三迪斯维智能科技有限公司的。重建的硬币，本教程将用此素材做演示。将点云的颜色按照深度范围筛选后显示。演示素材已放至知识星球，需要自取。一根据坐标系对点云着色。来源：计算机视觉工坊。

2025-05-20 19:02:53 359

原创 KW-DCW！3D相机Python版本SDK使用教程详解

这使得它成为一款强大的3D相机，特别适用于3D扫描、工业3D缺陷检测，并可与机器人在工业无序抓取、上下料等场景下无缝配合使用。本文以KW-DCW 3D相机为例，介绍如何使用Python SDK采集数据的两种方法，对于其他型号的相机，KW-SCW、KW-LCW用法相同。我们对金属零配件进行了高动态下的成像测试，KW相机在高反光场景下表现非常出色，点云成像效果令人惊艳，展现了其卓越的成像性能。1.2.1 安装KW-2.2-cp310-cp310-win_amd64.whl库。三 Python SDK使用方法。

2025-05-17 12:08:50 769

原创一文搞懂ROS2 Nav2：概念解析和源码编译安装的踩坑总结

当我们执行到叶子节点时，也就是具体最终执行的动作，比如ComputePathToPose节点，就是规划机器人起点到终点的全局路径。PipelineSequence：也是行为树控制节点，可以有多个孩子，这里假设由两个孩子，左边的孩子是child1，右边的孩子是child2，如果child1执行成功，则会执行child2，如果child2返回RUNNING，则又会去执行child1，主要特点是在某个子节点返回 RUNNING 时，会重新触发之前的所有子节点。根据所选的命名法和算法，该路径也可以称为路线。

2025-05-13 12:09:19 2221

原创 windows下安装Python软件详细教程

Python安装完毕后，不但可以在Windows命令行(cmd) 使用交互模式，还可以使用安装程序自带的交互式开发工具IDLE。新增20多门3D视觉系统课程、入门环境配置教程、多场顶会直播、顶会论文最新解读、3D视觉算法源码、求职招聘。新增20多门3D视觉系统课程、入门环境配置教程、多场顶会直播、顶会论文最新解读、3D视觉算法源码、求职招聘。以上，由此可验证Python已经成功安装在windows电脑上。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，想要入门3D视觉、做项目、搞科研，, 选择命令行提示符，并点击“

2025-05-12 19:12:05 428

原创小白入门Kalibr标定实战

标定完毕，则会在相应的文件夹下产生一个pdf文件件，里面有标定的结果和重投影误差（reprojection errors）！本人3D视觉小白，目前研一，最近正在学习kalibr标定，正好课题组采购了一台3D视觉工坊出品的。综上，通过上述方法标定流程与HandBot-S1里的基本一致，由此验证标定方法应该是没问题的。标定板位置出现在相机视野的各个位置，采集中避免了快速移动或者抖动相机，防止产生模糊图像。根据客服推荐的标定板图纸，我打印了一份雪弗板，平面度肉眼看着还行。想要入门3D视觉、做项目、搞科研，

2025-05-04 20:31:12 1109