爱德华多·里贝罗·德·坎波斯-2021年3月 项目：激光雷达障碍物检测。 传感器融合纳米学位计划。 在整个Lidar课程中，我们从 （传感器融合与本地化总监）那里学习了有关Lidar的观点，软件方法由 （高级AV软件工程师）教授。 来自 （梅赛德斯-奔驰研究与开发北美公司）的两位专业人员。 研究了开发可处理Lidar数据的管道的最佳实践。有关更多详细信息，请和。 该项目的目标可在网页上找到。 1.细分（RANSAC）。 2聚类（KD树和欧几里得聚类） 3.边界框。 4，下采样数据（体素网格-感兴趣区域）。 1.细分。 我们希望能够找到场景中的障碍物。 但是，我们场景中的某些对象并不是障碍物。 什么会出现在pcd中但不是障碍物？ 在大多数情况下，道路上的任何自由空间都不是障碍，并且如果道路平坦，则从非道路点中选择道路点是相当容易的。 为此，我们将使用一种称为“平面分割”的方法，该方

阵列雷达matlab仿真代码使用 Matlab 设计雷达系统 在 MATLAB 和 Simulink 环境中快速建模和仿真相控阵系统 在远距离提供准确的纵向位置和速度测量，但在远距离的横向精度有限 从近距离的单个目标生成多个检测，但将来自多个近距离目标的检测合并为远距离的单个检测 在远距离看到具有大雷达截面的车辆和其他目标，但对非金属物体（如行人）的检测性能有限 在项目中的职责： 创建一个关于如何设置雷达系统仿真的项目，该仿真包括一个发射器、一个带有目标的通道和一个接收器。 技能：MATLAB、DSP系统工具箱 创建跟踪器 创建一个 multiObjectTracker 来跟踪靠近自我车辆的车辆。 跟踪器使用 initSimDemoFilter 支持函数来初始化与位置和速度一起工作的恒速线性卡尔曼滤波器。 跟踪是在二维中完成的。 尽管传感器以 3D 形式返回测量值，但运动本身仅限于水平面，因此无需跟踪高度。 tracker = multiObjectTracker('FilterInitializationFcn', @initSimDemoFilter, ... 'Assignmen

数据融合matlab代码传感器融合示例 传感器融合和因子图实验的示例。 包含以下数据： 全球定位系统 国际货币联盟 晴雨表 相机功能轨迹 导航传感器数据以格式存储。 感谢FFI的优秀同事允许共享这些数据！ 可执行文件： ：绘制原始数据。 ：GPS-IMU批量融合。 ：GPS-IMU固定滞后融合。 ：GPS-IMU与ISAM2融合。 安装依赖项 从头开始的Ubuntu的详细过程。 选择您需要的部分。 要点：安装编译器，cmake，curl和git sudo apt install -y \ build-essential \ cmake \ curl \ git \ wget 安装本征 我们可以使用apt安装足够的Eigen版本。 另外，我们安装了blas和lapack。 sudo apt install -y \ libblas-dev \ liblapack-dev \ libeigen3-dev 安装Sophus # Clone the repository (download the code) from GitHub. git clone --depth 1 https://g

Sensor fusion using Dempster-Shafer theory II - static weighting and Kalman filter-like dynamic weighting.pdf

A Multi-Sensor Fusion System for Moving Object Detection and Tracking in Urban Driving Environments - icra-14-sensor-fusion.pdf

数据融合matlab代码CarND-Mercedes-SF-实用程序 传感器融合处理工具。 这些工具是由梅赛德斯（Mercedes）团队在传感器融合模块的开发过程中创建的。 我们目前正按原样提供它们，但如果您有改善的余地，我非常乐意查看任何PR。 1. matlab_examples / 在这里，您将找到用于在项目中生成示例数据的Matlab代码。 如果可以访问Matlab，请随时生成自己的数据进行练习。 [注意：这对于完成任何一个项目都是不必要的。 您不需要访问Matlab。 目前，我们无法帮助您获得Matlab的许可证。 是的，我们同意这太贵了，如果我们可以帮助您获得便宜的许可证，那真的很酷。 ] 2. python / 您会在这里找到一些Jupyter笔记本，它们可能对可视化和分析数据很有用。 有些文件是硬编码的，因此您可能需要对其进行编辑，然后再使用笔记本。

ROAD_MODEL_FUSION 用于AD / ADAS功能的道路模型融合 0.简介：- 我们在自驾车前安装了一系列摄像头传感器，用于ADAS / AD应用。该项目的目标是估算包括Ego Lane几何图形和Road Grid在内的道路模型 图1 ：（输入）测量值：自我通道边界相机的检测以类波峰参数的形式出现 1.估算输出： 1.1道路模型（自我车道边界线融合+道路几何+道路网格）：- 2.高级设计： 2.1到线迹关联的线测量以进行自我车道边界估计：- 2.2自我通道中线估计：- 2.3道路模型计算： 3.高级融合架构： 4.道路网格参数化：

Journal of Petroleum Science and Engineering

Multi-Sensor Fusion (GNSS, IMU, Camera) 多源多传感器融合定位 GPS/INS组合导航 PPP/INS紧组合 Multi-Sensor Fusion 版本号：release/3.0.0 初衷 学习组合导航和VIO相关内容. 希望和有兴趣的小伙伴一起交流 程序依赖 glog Eigen OpenCV 3.4 Ceres 使用说明 最新稳定测试版本对应为release/3.0.0分支 Multi-Sensor Fusion使用了submodules形式挂载了tools,因此clone完本程序需要更新tools git checkout -b release/3.0.0 origin/release/3.0.0 git submodule init git submodule update 已经安装完依赖库后,可以直接编译程序 mkdir build && cd build cmake .. && make -j3 程序运行方式 ./mscnav_bin ${configure_file} ${log_

Sensor Fusion Using Synthetic Radar and Vision Data.mlx