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標簽 > 激光雷達
激光雷達最大的優點在于它能直接提供距離信息。平常我們看到的照片或者視頻是一個平面，這是XY二維空間，但是駕駛員最關心是距離，即Z坐標，這就屬于三維。
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據麥姆斯咨詢介紹，自動駕駛為基于光子學的傳感器帶來了機遇和挑戰。自動駕駛汽車需要激光雷達（LiDAR）、攝像頭、雷達和超聲波等許多類型的傳感器，預計每年...
機器人想要進行自主移動，便需要擁有3D感知（3D perception）功能，必須利用各種的傳感器來實時掌握機器人在空間中的位置，其中以LiDAR（激光...
目前市場上的4D 毫米波雷達每幀約輸出 1000 多點，而一個 128 線激光雷達每幀輸出可達十幾萬點，二者輸出的數據量相差了 2 個數量級之多。
激光雷達的輸出產物是點云，近處非常稠密、遠處又非常稀疏的點云，數量以萬計數。因此，Lidar的感知算法任務就是如何從這堆點云中完成目標的檢測。這里的檢測...
當前軌道環境存在以下問題：公路跨鐵路地段、公路與鐵路并行緊鄰地段、施工路段附近、鐵路正線以及山區中常有可能發生坍塌落石和泥石流等情況。隧道是交通事故多發...
4D 毫米波雷達其實也是毫米波雷達的一種，并非什么新物種。相比傳統 3D 毫米波雷達而言，4D 毫米波多加了一個高度信息，但是分辨率相比激光雷達來說還是...
激光雷達作為自動駕駛最常用的傳感器，經常需要使用激光雷達來做建圖、定位和感知等任務。 而這時候使用降低點云規模的預處理方法，可以能夠去除無關區域的點以及...
代碼解讀 int main(int argc, char** argv){ ros::init(argc, argv, "roboat_loam" );...
SLAMWARE ROS SDK的基礎架構、部署方法和應用示例介紹
ROS作為機器人行業應用最廣泛的基礎架構之一，是很多用戶開發機器人應用的首選框架，如果要在基于ROS開發的系統中集成思嵐科技的機器人底盤或者SLAMKi...
由于大量的相機和激光雷達特征以及注意力的二次性質，將 Transformer 架構簡單地應用于相機-激光雷達融合問題是很困難的。
本書將以“車規級”激光雷達為切入點，從針對激光器件的AEC-Q102標準開始解讀，逐步回答“什么是車規級？
激光雷達（Lidar）是一種通過使用激光光束來測量距離、形狀、方向和速度的遠程感測技術。無論是開發自動駕駛解決方案的汽車領域，還是使用機器人和自動導引車...
激光雷達是一種以發射激光束來探測目標位置、速度等特征量的雷達系統。 這個系統也可以通過掃描發射和接收裝置來獲取目標物體的三維形狀，在不同角度發射和接收激...
自動駕駛技術分為兩種，一種采用攝像頭+毫米波雷達；一種采用激光雷達。出于成本考慮，L2級別自動駕駛以攝像頭+毫米波雷達為主。
正如圖中所示，機器人自主定位導航技術中包括：定位和地圖創建（SLAM）與路徑規劃和運動控制兩個部分，而SLAM本身只是完成機器人的定位和地圖創建，二者有所區別。
光探測和測距（lidar）在20世紀30年代首次被概念化，大約與無線電探測和測距（雷達）同時。然而，直到20世紀60年代激光的出現，這種技術才得以展示...
LOG-LIO: 一種高效局部幾何信息估計的激光雷達慣性里程計方法
LOG-LIO的流程接收來自3D激光雷達和慣性測量單元（IMU）的輸入，如圖2所示。對于新的輸入掃描，我們首先使用Ring FALS來估計原始點的法線，...
Multi-view Stereo（MVS）方法旨在從具有已知位姿的一組圖像中恢復密集的3D場景結構。盡管早期的研究主要關注經典優化方法，但近年來，許多...
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