velo2cam_calibration velo2cam_calibration软件为由LiDAR和摄像头设备组成的任何一对传感器实现了最新的自动校准算法[1]。 该软件以ROS软件包的形式提供。 在马德里卡洛斯三世大学开发的软件包。 设置 要安装此ROS软件包： 将存储库克隆到您的catkin_ws / src /文件夹中。 安装运行依赖项： sudo apt-get install ros--opencv-apps 建立您的工作区。 用法 有关如何使用此软件的详细说明，请参见 。 要在虚拟环境中测试算法，您可以启动我们的中包括的任何校准方案。 标定目标 下图显示了该算法使用的建议校准目标的可能实施例及其相应的尺寸图。 注意：为方便起见，可以使用其他尺寸。 如果是这样，请相应地配置节点参数。 引文 如果您在研究中使用这项工作，请考虑引用以下论文： [1]

LOAM SLAM中用于非线性优化的方法《On Degeneracy of Optimization-based State Estimation Problems》，大家可以详细阅读，有需要的可以下载。同时可以参照博客https://blog.csdn.net/i_robots/article/details/108724606

SC-LIO-SAM 版本 2020-11-19 什么是 SC-LIO-SAM？ SC-LIO-SAM 是一种实时激光雷达惯性 SLAM 封装。 LiDAR 惯性 SLAM：扫描上下文 + LIO-SAM 该存储库是一个示例用例，它是一种快速而强大的 LiDAR 位置识别方法。 有关每种算法的更多详细信息，请参阅扫描上下文 LIO-SAM 您还可以使用该项目的 LiDAR-only 版本，名为 。 扫描上下文：快速而强大的位置识别 轻量级：名为“Scancontext.h”和“Scancontext.cpp”的单个标题和cpp文件 我们的模块有 KDtree ，我们使用 。 nanoflann 也是一个单头程序，该文件在我们的目录中。 易于使用：用户只需记住和使用两个API函数； makeAndSaveScancontextAndKeys和detectLoopClosureID

calipso激光雷达一级数据IDL读取代码

传感器融合无人驾驶汽车课程实践环境（测验） 解释 此回购协议包含一个练习环境，可在与Lidar一起工作时了解ransac，欧几里得聚类等。 它是由Udacity和讲师Aaron Brown创建的。 我的贡献主要是测验部分。 有关原始的自述文件文本和安装说明，请参见下文。 欢迎参加自动驾驶汽车的传感器融合课程。 在本课程中，我们将讨论传感器融合，这是从多个传感器获取数据并将其组合以使我们对周围世界有更好了解的过程。 我们将主要集中在激光雷达和雷达这两个传感器上。 到最后，我们将融合来自这两个传感器的数据来跟踪道路上的多辆汽车，以估计它们的位置和速度。 激光雷达传感通过发送数千个激光信号为我们提供高分辨率数据。 这些激光从物体反射回来，返回到传感器，然后我们可以通过定时返回信号所需的时间来确定物体的距离。 我们还可以通过测量返回信号的强度来告诉一些有关被击中的物体的信息。 每束激光都处于红

pylidar pylidar是为与LIDAR数据一起使用而开发的Python软件包 目前，pylidar仅支持.asc格式的数字表面模型（DSM）文件。 它使用numpy内部存储LIDAR数据， numpy是一种快速，高效的数字python程序包。 它使用matplotlib库提供绘图功能，以帮助可视化数据。 范例程式码 from pylidar import LIDAR, plt, np y = LIDAR('../LIDAR/st7564_dsm_1m.asc') y.plot_shaded() 样例图 下面的图像是使用提供的LIDAR数据生成的。 第一张图片显示的是巴斯市中心的东南部地区。 可以看到紫色的雅芳河（实际上是由于数据中的NaN值）。 第二张图片从第一张图片放大并详细显示了市政厅。 这个特定的数据集具有1m的分辨率，可以在道路上看到个别的汽车。

比较火的激光雷达,SPIE field guide系列Field Guide to Lidar,带书签

激光雷达 使用距离图像对点云进行语义分割。 由 ， ， 和 来自数据集的分割结果示例： 描述 该代码提供了使用距离图像作为中间表示来训练和部署LiDAR扫描语义分割的代码。 培训管道可以在找到。 我们将尽快开源部署管道。 预训练模型 squeezesegV2 + crf darknet21 暗网53 暗网53-1024 暗网53-512 要启用kNN后处理，只需在模型目录内的arch_cfg.yaml文件参数中将布尔值更改为True 。 模型预测 语义技术 这些是训练，验证和测试集的预测。 可以针对训练和验证集评估性能，但对于测试集评估，则需要提交基准测试（标签不公开）。 没有后处理： 塞格塞格 squeezeseg + crf squeezesegV2 squeezesegV2 + crf darknet21 暗网53 暗网53-1024 暗网53-5

matlab建立汽车模型代码无味卡尔曼滤波器项目启动代码 自动驾驶汽车工程师纳米学位课程 写上去 该项目描述了恒定转速和速度幅度模型 (CTRV) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 的应用。 这个项目是用 C++ 编写的。 对于给定的激光雷达测量数据，RMSE 返回 [0.0771442 0.0852696 0.387216 0.250489]。 下图显示了 UKF 状态估计与地面实况及其归一化创新平方 (NIS) 计算相比的结果： 依赖关系 cmake >= v3.5 制作 >= v4.1 gcc/g++ >= v5.4 基本构建说明 克隆这个 repo。 创建一个构建目录： mkdir build && cd build 编译： cmake .. && make 运行它： ./UnscentedKF path/to/input.txt path/to/output.txt 。 您可以在“data/”中找到一些示例输入。 例如。 ./UnscentedKF ../data/obj_pose-laser-radar-synthetic-input.txt 编辑器设置 我们有意将编辑器配置

matlab代码影响激光雷达优化 抽象的： LiDAR在自动驾驶汽车中起着重要作用，其配置（例如每个LiDAR的位置）会影响物体检测性能。 本文旨在研究一种最佳配置，该配置可最大程度地利用现有LiDAR。 首先，基于LiDAR的物理属性建立感知模型。 然后，开发通用优化模型以找到最佳配置，包括俯仰角，侧倾角和LiDAR的位置。 为了用现成的求解器解决优化问题，我们提出了一种基于点阵的方法，将LiDAR的关注范围划分为有限的子空间，从而将最优配置转变为非线性优化问题。 还提出了一种基于圆柱的方法来逼近目标函数，从而使非线性优化问题得以解决。 进行了一系列仿真，以验证我们提出的方法。 提议的最佳LiDAR配置方法可以为研究人员提供指导，以最大程度地发挥LiDAR的实用性。 要求 古罗比求解器 怎么跑？ 在文件夹“ tool”中，文件夹“ build”，文件夹“ c”和文件夹“ matlab”是Gurobi提供的源代码。 这仅用于指导。 您无法直接git clone这三个文件夹，并且由于存在许可证问题，因此需要从中安装gurobi软件，然后使用与该软件一起安装的源代码。 将文件夹“ src”