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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。

OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
awesome-ros2 - ROS 2资源与库精选指南
GithubROS 2开源开源项目机器人应用机器人操作系统软件库
ROS 2是一套用于构建机器人应用的开源软件库和工具。本指南汇集了ROS 2生态系统中的优质资源,涵盖软件包、文档、社区、教程等多个方面。无论是初学者还是专业开发者,都能在此找到有价值的ROS 2开发资料。
patchwork-plusplus - 基于3D点云的高效地面分割算法Patchwork++
3D感知GithubPatchwork++地面分割开源项目机器人技术点云处理
Patchwork++是Patchwork算法的改进版,专注于3D点云地面分割。该算法具有快速、稳健和自适应特性,有效解决了欠分割问题。项目提供C++、Python和ROS2支持,适用于多种开发环境。凭借在多个数据集上的出色表现,Patchwork++成为自动驾驶和机器人导航领域的重要工具。
3dv_tutorial - 开源3D视觉入门教程及OpenCV实践
3D视觉GithubOpenCV图像拼接开源项目相机标定视觉里程计
3dv_tutorial是一个开源的3D视觉入门教程,面向初学者和开发者。教程结合理论讲解和OpenCV实践,涵盖单视图、双视图和多视图几何等主题。通过简洁的示例代码和应用实例,帮助理解3D视觉基本原理并实现相关应用。教程内容包括相机标定、姿态估计、特征匹配、三维重建等,适合各类人群学习使用。
vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术
GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉
VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包,支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法,并提供灵活的可视化选项,方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。
Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知
Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统,专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化,提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越,还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法,为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案,Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
awesome-radar-perception - 自动驾驶雷达感知技术资源库 数据集算法全覆盖
Github传感器融合信号处理开源项目目标检测自动驾驶雷达数据集
这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。
libpointmatcher - 快速点云配准的模块化C++库
C++库GithubICP算法开源项目机器人视觉点云配准
libpointmatcher是一个开源的模块化C++库,实现了用于点云对齐的迭代最近点(ICP)算法。这个库主要应用于机器人和计算机视觉领域,支持csv、vtk、ply和pcd等多种文件格式,可在Ubuntu、MacOS和Windows上运行。libpointmatcher以C++编写以提高效率,同时提供Python绑定。该库提供了灵活的配置选项,允许用户自定义点云配准过程中的各个步骤。它还包含了多个示例和教程,方便用户快速上手。libpointmatcher采用BSD许可证,适用于学术研究和商业项目。
DSVT - 易于部署的大规模点云3D对象检测系统
3D对象检测CVPR 2023DSVTGithubWaymo动态稀疏体素转化器开源项目
DSVT是一款高效且易于部署的大规模点云3D对象检测系统,适用于Waymo和NuScenes等数据集。通过动态稀疏体素变换器和旋转集合分区策略,DSVT实现了27Hz的实时推理速度,提供了在单帧和多帧检测中的卓越表现,适用于自动驾驶等场景。
transfuser - 创新传感器融合技术助力自动驾驶进步
CARLAGithubTransFuser传感器融合开源项目深度学习自动驾驶
TransFuser项目采用Transformer架构实现多模态传感器数据融合,显著提高自动驾驶系统性能。该方法在CARLA自动驾驶基准测试中表现出色,为端到端自动驾驶提供了新思路。项目开源代码、数据集和预训练模型,便于研究者进行复现和深入研究。
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