视频图matlab代码KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射
这是我们针对EECS
568：移动机器人：方法和算法的最终项目git存储库。
我们的项目是在KITTI数据集上的InEKF本地化和语义映射。
您可以观看我们的程序的最终演示视频，该程序是使用KITTI本地化和构建地图的。
您可以找到我们的最终报告。
这些说明将为您提供在本地计算机上运行的项目的副本。
左InEKF本地化
点击查看完整视频
先决条件
的MATLAB
由于我们的代码是用MATLAB编写的，因此您可以在任何OS平台上运行我们的程序。
运行本地化程序
首先，您需要使用我们的左不变EKF生成轨迹。
为此，请编辑InEKF_Main.m第5行，以将其输入输入数据集文件夹名称。
例如，对于数据集0009
，代码行应如下所示：
filename
=
'2011_09_26_drive_0079_sync';
之后，只需运行InEKF_Main.m
，它将在SE3中的姿势保存为.txt文件中的12乘1矢量。
文件的名称将是“
poses.txt”附加的数据集的名称。
例如，由文件夹2011_09_26_drive_00
2023-01-13 15:22:39
385.8MB
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自动驾驶-kitti数据点云网络训练数据增强标签
给出了点云道路平面的范围，可以在此范围对点云进行目标增强
也可通过点云与图像的变换矩阵对图像3d目标增强
2022-12-15 16:26:53
4.64MB
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vis/lidar_vis.py:提供查看.bin格式点云的可视化
vis/bev_vis.py:提供查看.bin格式点云的bev视图
vis/visualization.py:使用kitti_object_vis项目，提供kitti数据集的9中可视话操作
2022-10-16 16:05:20
9.81MB
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LIDAR点云被解析为.bin文件，这里有两种方式：
- 保留5个LIDAR的点云，将他们进行融合
- 只保留top的LIDAR点云
如果下载的是v1.3.0之后的数据，还增加了3D点云语义分割标签的解析。
2022-07-28 16:13:15
25KB
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3D检测套件
此仓库包含几个有用的脚本，这些脚本可用于3D检测算法开发。 包括：
在激光雷达点云上加载和可视化；
生成bev地图（鸟瞰图）；
在点云上显示3D边界框；
在带有calib参数的图像上投影3D边界框；
在bev影像角度上显示bbox；
更新
2020- ：将会继续。
2019-02-27 ：更新vis_3d，它现在可以使用具有3D边界框的mayavi可视化点云。
用法
直接使用：
python3 show_pc.py
您会看到点云。 您还应该先使用以下命令安装open3d ：
sudo pip3 install open3d-python
讲解
要获取更多信息，您可以访问我们的社区论坛进行交谈： :
将点云转换为bev地图
获取点云的bev地图。 它应该构造一个具有一定宽度和高度的图像，然后每个像素值应为z，如果在顶视图中没有点，则z应该为0，这样bev图像
2022-07-04 15:47:52
18.58MB
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