计算机行业：智能驾驶专题之一激光雷达，元年开始，万象更新，智能驾驶有变化
2021-08-15 18:07:20
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SFND 3D对象跟踪
欢迎来到相机课程的最后一个项目。 通过完成所有课程，您现在对关键点检测器，描述符和在连续图像之间进行匹配的方法有了扎实的了解。 另外，您知道如何使用YOLO深度学习框架检测图像中的对象。 最后，您知道如何将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 让我们看一下程序原理图，看看我们已经完成了什么，还缺少什么。
在这个最终项目中，您将实现原理图中缺少的部分。 为此，您将完成四个主要任务：
首先，您将开发一种使用关键点对应关系随时间匹配3D对象的方法。
其次，您将基于激光雷达测量来计算TTC。
然后，您将继续使用相机进行相同的操作，这需要首先将关键点匹配与感兴趣的区域相关联，然后根据这些匹配来计算TTC。
最后，您将使用该框架进行各种测试。 您的目标是找出最适合TTC估计的检测器/描述符组合，并寻找可能导致相机或激光雷达传感器测量错误的问题。 在此毫微
2021-08-11 19:02:12
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展示了一款 低侧纳秒级 GaN 栅极驱动器 LMG1020，该驱动器能够 驱动 FET 产生功率超过 100W 的 1ns 激光光脉冲。
2021-08-10 13:02:19
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多激光雷达标定，配准。基于NDT算法的多激光雷达外参标定的方法和实践。
工程代码是在ROS中间件下完成的。
内涵详细的算法说明和编码流程。
使用的编码语言为C++.
关于激光雷达标定的其他资源:
[毫米波雷达与摄像头联合标定](https://blog.csdn.net/hgz_gs/article/details/114288657?spm=1001.2014.3001.5502)
[激光雷达外参数自标定](https://blog.csdn.net/hgz_gs/article/details/113484065?spm=1001.2014.3001.5502)
2021-08-09 11:08:14
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