激光雷达点云障碍物检测

自动驾驶之多传感器融合实践（1）------激光雷达点云数据处理

标签：自动驾驶人工智能机器学习

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二十五. 智能驾驶之基于点云分割和聚类的障碍物检测

标签：自动驾驶视觉检测

智能驾驶之基于点云分割和聚类的障碍物检测

无人驾驶汽车系统入门（二十六）——基于深度学习的实时激光雷达点云目标检测及ROS实现

标签：点云深度学习分割

无人驾驶汽车系统入门（二十六）——基于深度学习的实时激光雷达点云目标检测及ROS实现在前两篇文章中，我们使用PCL实现了在点云中对地面的过滤和点云的分割聚类，通常来说，在这两步以后我们将对分割出来的对象...

基于欧几里德聚类的激光雷达点云分割及ROS实现

我们通常会对非地面点云进行进一步的分割，换句话说，我们希望对地面以上的障碍物的点云进行聚类，通过聚类，我们可以检测出障碍物的边缘，并且使用3维的Bounding Box将障碍物从三维点云中框出来。本文将介绍一种...

基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现复现时遇到的问题及对应解决方法

标签：自动驾驶人工智能机器学习

基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现复现时遇到的问题及对应解决方法

基于激光扫描雷达的矿井机车障碍物检测方法研究

标签：矿井机车障碍物检测激光扫描雷达射线法

针对当前矿井机车防撞系统障碍物检测方法中存在的测距方法精度低、测距范围有限或者需要外加光源等问题,提出了一种基于激光扫描雷达的障碍物检测方法,该方法可实现机车270°范围内障碍物检测,检测范围广且无需外接...

matlab 三维激光雷达点云的地面与障碍物检测

基于激光雷达的地面与障碍物检测这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物。这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划。注：每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达...

无人驾驶汽车系统入门（二十五）——基于欧几里德聚类的激光雷达点云分割及ROS实现

标签：无人驾驶自动驾驶障碍物检测

无人驾驶汽车系统入门（二十五）——基于欧几里德聚类的激光雷达点云分割及ROS实现上一篇文章中我们介绍了一种基于射线坡度阈值的地面分割方法，并且我们使用pcl_ros实现了一个简单的节点，在完成了点云的地面分割...

激光雷达的三维点云目标检测+Ros

标签： CNN 自动驾驶深度学习

一、基于pointpillar（前视数据集kitti可成功，全景激光雷达或许需要自己采集数据训练）项目有很多，环境参照second-pytorch配置即可：https://github.com/traveller59/second.pytorch。特别地，spconv环境...

激光雷达障碍物检测与追踪——聚类点云簇包围框的拟合方法

标签：聚类算法机器学习

包围框定义什么是包围框？...在道路目标的障碍物检测中，由于障碍物通常在地面上，所以从简化计算的角度，包围框的拟合可以先在目标点集的Z方向检索最小值/最大值，再对点集做XY平面上求取包围框。

激光类雷达障碍物检测与追踪——DON点云滤波

标签：自动驾驶计算机视觉深度学习

void differenceNormalsSegmentation(const pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr in_cloud_ptr, pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr out_cloud_ptr) { float small_scale = 0.5;...

激光雷达动态障碍物滤除：调研与展望

3D视觉工坊学习交流群简介激光雷达作为自动驾驶中最常用的传感器之一，由于其深度感知特性优良，这也让以激光SLAM为主的SLAM方法被广泛应用。但是我们发现在人员密集，车辆密集的场景经常会造成点云定位效果不佳，而...

激光雷达障碍物检测与追踪实战——cuda版欧式聚类

标签：聚类算法数据挖掘

我实际测试过，cuda版本的欧式聚类耗时3ms左右，速度提升了10倍左右！直接看代码，注释很详细。

自动驾驶中激光雷达如何检测障碍物？

标签：自动驾驶人工智能目标检测

本文从自动驾驶汽车的角度解释它是如何工作的，然后将探讨如何处理点云，使用三维边界盒检测障碍物，并实时分割可行驶区域。激光雷达-一种三维激光传感器激光雷达传感器利用光原理进行工作，激光雷达代表光...

基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测.rar下载

基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。基于MATLAB实现的激光雷达点云分割和障碍物检测。相关下载链接：/...

盘一盘激光雷达的点云数据处理：感知/定位/工程层面全面梳理！

标签：人工智能深度学习目标检测

即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群随着激光雷达的上车数量的不断攀升，如何用好激光雷达成为了重中之重，而用好激光雷达的关键点之一就在于处理好点云数据。激光点云指的是由三维激光雷达设备...

激光雷达（LiDAR）点云数据知多少？

标签：自动驾驶人工智能机器学习

在自动驾驶系统中，激光雷达作为环境感知设备，其采集的点云数据对三维目标检测、反馈周围是否有障碍物、距离前车有多远等起着重要作用。给大家具体介绍一下。

一文详解激光点云的物体聚类

标签：聚类算法人工智能

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达文章导读本文针对自动驾驶中三维点云的道路目标聚类进行讲解，从聚类算法的原理出发，介绍几种常用的点云障碍物聚类算法，并对比分析算法的优...

基于LiDAR点云的轨道内障碍物检测

标签：自动驾驶

基于LiDAR点云的轨道内障碍物检测前言研究思路实验结果前言该项目主要是应用在轨道交通上，并检测轨道内的障碍物，以保证轨道前方道路通畅，从而起到一个辅助驾驶的作用。在这里，简要介绍如何使用多线激光雷达，...

基于Matlab使用激光雷达从点云到跟踪列表跟踪车辆仿真（附源码）

标签： matlab 车辆跟踪仿真

这些示例显示了如何使用安装在自我车辆顶部的激光雷达传感器的测量值来跟踪车辆。由于状态包含有关目标大小的信息，因此测量模型包括传感器感知到的中心点偏移和边界框收缩的影响，这是由于自遮挡[1]等效应造成的...

基于ROS的激光点云处理（点云降采样、欧式聚类分割的目标检测、地面拟合分割）

标签： ROS 点云处理降采样欧式聚类分割地面拟合分割

完整的ROS工程，针对激光点云数据，可以实现点云降采样处理、基于欧氏距离聚类分割的目标检测和地面拟合分割算法。可以直接使用。

基于三维激光雷达的无人船障碍物自适应栅格表达方法

标签：遥感三维激光无人船障碍物表栅格地图自适应分 remote se three-dim unmanned obstacle grid map adaptive

对三维激光雷达点云数据进行降维处理,将三维激光雷达点云投影到栅格地图,减小数据量,提高障碍物检测效率。利用三维激光雷达开展方法验证性实验,获取了三种不同障碍物场景的激光雷达点云数据。处理结果显示:环境中...

激光雷达动态障碍物滤除-调研与展望

标签：聚类机器学习算法

激光雷达作为自动驾驶中最常用的传感器之一，由于其深度感知特性优良，这也让以激光SLAM为主的SLAM方法被广泛应用。但是我们发现在人员密集，车辆密集的场景经常会造成点云定位效果不佳，而这些情况传统滤波方法是...

激光雷达点云数据处理

标签：自动驾驶

激光点云指的是由三维激光雷达设备扫描得到的空间点的数据集，每一个点云都包含了三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity），其中强度信息会与目标物表面材质与粗糙度、激光入射角度、激光波长以及激光雷达的能量...

基于欧几里德聚类的障碍物检测ROS实现

标签：欧几里德聚类障碍物检测无人驾驶自动驾驶 ROS

使用PCL实现的欧几里德聚类ROS节点，配合地面过滤可实现较为理想的激光雷达障碍物检测，具体见博客链接：https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/83015570

激光点云系列之一：详解激光雷达点云数据的处理过程

标签：人工智能计算机视觉深度学习

Faye_chloe备注信息：群名称+ 真实姓名、公司、岗位作者| 奚少华随着激光雷达的上车数量的不断攀升，如何用好激光雷达成为了重中之重，而用好激光雷达的关键点之一就在于处理好点云数据。激光点云指的是由三维激光...

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测

标签：目标检测人工智能计算机视觉

点云数据通过投影，转化为鸟瞰图，进行三维目标检测的方法，可以预测目标的位置、各种数据，不仅包含三维点云数据，还包与之对应的含白天和黑夜场景下的图像数据，的降低，汽车的自动驾驶技术得到了飞速发展，在我们...

二十一. 智能驾驶之基于视觉识别和点云聚类的障碍物检测

标签：深度学习视觉检测目标检测

智能驾驶之基于视觉识别和点云聚类的障碍物检测

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的交通场景三维车辆目标检测与跟踪算法研究

标签：目标检测 YOLO 算法

自动驾驶系统涵盖环境感知、目标定位、行为决策和运动控制等关键技术[3]，其中环境感知技术是指利用相机、激光雷达、IMU、毫米波雷达等多种传感器对道路信息和障碍物状态进行感知，为后续的行为决策与车辆控制...

激光雷达点云的车辆航向提取

标签：激光雷达点云车辆航向估计

除了识别障碍物与车辆外，车辆的航向检测是环境感知必不可少的部分，只有估算出车辆的航向才能预测车辆的行驶轨迹。如图1所示，标号0、1、2中，黄色框代表无向包围框（无航向信息），白色框代表有向包围盒（有车辆...