20210828-光大证券-汽车和汽车零部件行业周报：激光雷达上车加速，自动驾驶渐行渐近.pdf
2021-09-05 18:06:11
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激光雷达数据解码
在此项目中，您可以在Windows中解码激光雷达数据帧（pcap文件）并创建自己的数据集（测试数据集），而无需在Ubuntu下使用任何基于c ++的巨大lib或ROS
在激光雷达数据帧解码部分：
目前仅支持LSC32（雷神智能系统）（您也可以更改参数以适合其他激光雷达，例如velodyne，robosense ...）。
将LSC32激光雷达记录的pcap文件作为输入。
从pcap文件中提取所有帧。
保存数据框：数据框另存为Pointcloud文件（.pcd）和/或文本文件（.txt）
可以通过yaml文件进行参数化。
在数据集中准备部分：
文件格式转换（如果要使数据集像KITTI格式，则将文本格式转换为bin）
文件重命名
数据框可视化
输出
在点云文件中2个点中的一个样本以下
所有点云文本文件都具有以下字段：时间[musec]，X [m]，Y [m]
2021-08-25 14:15:04
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机载激光雷达数据的两种滤波算法比较，李英，邓喀中，滤波是机载激光雷达数据处理的基础问题，本文在对现有滤波算法进行比较总结的基础上，对形态学和移动平面拟合两种算法进行改进、
2021-08-25 10:29:26
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3D对象追踪
项目描述
该项目的目的是使用来自KITTI Vision Benchmark Suite的摄像机和激光雷达数据序列来估计自动驾驶汽车的碰撞时间。 对于相机图像，我们使用深度学习（YOLO）检测对象，并根据关键点检测，描述和匹配的输入跟踪这些对象。 我们使用YOLO边界框作为参考，将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。
本地运行的依赖项
cmake> = 2.8 所有操作系统：
make> = 4.1（Linux，Mac），3.81（Windows）
Linux：大多数Linux发行版默认都安装了make
Mac：
Windows：
OpenCV> = 4.1
必须使用-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON cmake标志从源代码进行编译，以测试SIFT和SURF检测器。
OpenCV 4.1.0源代码可以在找到
gcc / g ++>
2021-08-19 11:51:12
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2008年出的激光雷达原理和应用方面的书，全书分19章，各章分别由众多牛人编写，每章后面附独立参考文献。是学习LiDAR的入门级好书。本书是完整版，非扫描，非常清晰。
2021-08-17 14:31:39
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