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lidar-camera-fusion

LiDAR点云与相机图像融合的ROS实现

这个ROS项目实现了Velodyne VLP16 LiDAR点云与RGB相机图像的融合。通过将点云转换为距离图像并应用双线性插值,提高了点云数据密度。项目包含安装指南、ROS主题说明,以及与FLOAM包结合的里程计测试。该技术在户外垃圾检测和深度估计等领域具有应用前景。

cam_lidar_calibration - 相机与激光雷达自动校准优化工具
Github传感器融合开源项目棋盘格标定点云处理相机激光雷达标定计算机视觉
这是一个开源的相机与激光雷达自动校准工具,通过优化样本选择简化校准流程。它克服了基于目标校准的局限性,可获得适合整个场景的参数估计及不确定性。工具提供硬件设置、配置、数据采集和结果评估的使用说明,支持ROS Melodic环境。
lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶
LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
bevfusion - 具有统一鸟瞰图表示的多任务多传感器融合
3D目标检测BEVFusionGithub多传感器融合开源项目自主驾驶鸟瞰图表示
BEVFusion是一个有效的多任务多传感器融合框架,通过在共享的鸟瞰视角表示空间中统一多模态特征,解决了传统点级融合方法的局限性。其优化的视角转换和显著降迟特性使其在各种3D感知任务中表现出色。该框架在提升3D物体检测和BEV图分割性能的同时,大幅降低计算成本,树立了新行业标杆。
CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计
CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉
CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。
ILCC - 3D激光雷达与相机自动外参标定方法
3D重建GithubLiDAR开源项目点云处理相机标定计算机视觉
ILCC是一个开源项目,提供基于激光反射强度的3D激光雷达和相机自动外参标定方法。项目功能包括点云分割、棋盘格检测、角点提取和外参优化,支持多种激光雷达型号。ILCC适用于全景和单目相机标定,提供3D点云可视化工具。项目附有使用说明和示例数据,便于研究人员使用。
slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现
GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶
此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法,包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例,并配有丰富数据集和动态演示,有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。
3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述
3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割
该项目汇总了3D点云处理相关的研究论文和数据集。内容涵盖目标检测、语义分割、点云配准和完成等多个任务。同时收录了自动驾驶、3D视觉变换器等领域的综述文献。这一资源有助于研究人员和工程师了解点云技术的最新进展。
InterFuser - 多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶
CARLAGithubInterFuser传感器融合安全增强开源项目自动驾驶
该项目融合多模态多视角传感器信息,实现综合场景理解,生成可解释的中间特征,确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果,项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤,以及实用工具脚本和预训练权重。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch,构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境,实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
MOTSFusion - 将3D多目标跟踪与场景重建融合的创新算法
3D重建GithubKITTI数据集MOTSFusion开源项目目标跟踪计算机视觉
MOTSFusion项目提出了一种创新的多目标跟踪算法,通过融合3D跟踪和场景重建技术来提高准确性。该算法利用立体图像、光流和视差信息,结合分割网络和检测器,实现对车辆和行人的精确跟踪。项目在KITTI MOTS数据集上展现了优异性能,并开源了完整代码。这种方法为自动驾驶等应用中的多目标跟踪提供了新的思路。
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