目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

html5 canvas绘制的科技感网状3D空间动画特效，由彩色线条构建的3D空间，看上去科技感十足。

NLOS场景中的3D空间无线回程信道的测量和建模

[SD角度]=最短距离(O,V,Q); 求三个维度中两个向量 O 和 V 之间的最短（垂直）距离。 Q 是连接 O 和 V 的向量。还需要知道每个向量上的一个点来计算 Q (Q=Point1-Point2) SD 是函数返回的最短距离。 角度是两个向量之间的角度。 例子： O = [-0.012918 0.060289 0.998097]； V = [47.9083 -3.8992 65.6425]; 点 1 = [35.4 5.6 -49.4]; 点 2 = [37.4 5.8 32.8]; Q = 点 1 - 点 2； [SD角度]=最短距离(O,V,Q); 算法： 在 3D 空间中，两条斜线之间的最短距离在公共垂线的方向上。 要找到垂直于两个向量（O 和 P）的向量 P=(Px,Py,Pz)，我们需要求解两个联立方程，OP=0 和 VP=0。 虽然三个未知数的两个方程通

表现 测试数据：examples/data/3wu2.xyz，从PDB文件中提取的51053个粒子的坐标 3wu2 1

％％ 定义% % Ellipse3D 生成一个三行单列向量，其中包含3D 空间中椭圆的 % 坐标，并且可以选择绘制它。 % % 椭圆坐标的生成通过以下方式发生％ 方法： % % 1. 在 XY 平面上绘制一个椭圆，其半长轴半径为 rx % 沿 X 轴和半长轴半径 ry 沿 Y 轴% % 2. 以“间距”弧度绕 X 轴逆时针旋转椭圆。 0椭圆形% 在 XY 平面上。 pi/2 绕正 X 轴逆时针旋转并放置椭圆XZ平面上的% % % 3. 以“滚动”弧度绕 Y 轴逆时针旋转椭圆。 0 叶% XY 平面上的椭圆。 pi/2 绕正 Y 轴逆时针旋转并放置YZ平面上的%椭圆% % 4.通过'yaw'绕Z轴逆时针旋转椭圆% 弧度。 0 在 XY 平面上留下椭圆。 pi/2 逆时针旋转% 正 Z 轴和（在 XY 平面上留下椭圆） % % 5. 将 x0、y0 和 z0 的偏移量应用于椭圆% % 6.

请首先查看右侧的示例选项卡（.mlx 文档文件）以获取完整说明。 下载后，在 Matlab 控制台中键入“doc line_to_line_distance”或“help line_to_line_distance”以获得支持。 要从随附的文件文档中受益，请务必下载该文件，而不仅仅是复制和粘贴它。

你有没有想过摄影师是如何拍摄的？ 此代码根据单张照片计算相机的原始位置和方向——您需要做的就是测量照片中所见点的真实世界坐标，然后单击照片中的这些点。 该代码还确定了相机的焦距、光学中心以及 x 和 y 中像素的缩放比例。 您所需要的只是一张照片 (imageFilename)，并使用照片中可见的 3D 世界中的点坐标更新 Gather3Ddata.m。 教学视频： https : //youtu.be/WEYwitb6dTo 这使用了 Spong、Vidgasgar 和哈钦森。 这种方法也称为蔡氏校准法http://people.csail.mit.edu/bkph/articles/Tsai_Revisited.pdf Tsai, Roger Y. (1986) “一种高效且准确的相机校准技术3D 机器视觉”，IEEE 计算机视觉会议论文集和模式识别，佛罗里达州迈阿密海滩，19

FXImageViewer 用JavaFX编写的演示以查看3D空间中的图像 考虑到布局的简单性，此简单演示使用FXML创建组件，尽管这不是必需的。 在ImageView中拍摄并发布了一些随机图像。 它们也是通过XYZ转换为每个图像和当前场景摄像机创建的。 一切都是动画。 享受

％getarc：返回（可选）3D空间中具有特定方向的圆弧的2D点 % 输入参数： % r - 所需弧的半径% as - 1x2 向量，包含弧的起点和终点角度（弧度） % c - 1x3 向量，包含 [x,y,z] 格式的圆弧中心（也可以是 1x2 [x,y]） %axis_3D 是所需的垂直于圆表面的向量% 在 3D 空间中确定弧的 3D 方向 ％输出： % arc_points - 3d 空间中的 3x101 弧点数组，格式为 [x;y;z] % 作者：巴图尔·阿巴斯％电子邮件：batool.abbas@nyu.edu % 上次修订：2018 年 10 月