cam_lidar_calibration

相机与激光雷达自动校准优化工具

相机激光雷达标定计算机视觉传感器融合棋盘格标定点云处理 Github 开源项目

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。

文档

SensorsCalibration - 开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化

GithubOpenCalib传感器标定多传感器融合开源项目自动驾驶

SensorsCalibration是一个开源的多传感器标定工具箱，专注于自动驾驶领域。这个工具箱提供了IMU、LiDAR、摄像头和雷达等传感器的内参和外参标定方法。它支持基于目标和无目标的标定，同时具备手动和自动标定模式。此外，SensorsCalibration还包含工厂标定和传感器到车辆坐标系的在线标定功能。通过提高传感器融合的精度，这个工具箱为自动驾驶系统的开发和优化提供了重要支持。

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。

lidar-camera-fusion - LiDAR点云与相机图像融合的ROS实现

GithubLiDARROSVelodyne VLP16开源项目点云投影相机融合

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。

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。

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。

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。

WebODM - 生成高精度地图点云和3D模型的无人机影像处理平台

GithubWebODM三维模型图像处理开源软件开源项目无人机

WebODM是一个开源的无人机影像处理平台,可从航拍图像生成地理参考地图、点云、高程模型和纹理3D模型。它支持ODM和MicMac等多个处理引擎,具有用户友好的界面,能处理大规模数据集,并可通过插件扩展功能。WebODM适用于从业余爱好者到专业测绘人员的各类用户,为无人机影像处理提供了一个功能强大且易于使用的开源解决方案。

segment-lidar - 基于SAM的航空LiDAR数据无监督分割Python工具包

GithubLiDARSAM分割开源项目点云自动化

segment-lidar是一个用于航空LiDAR数据无监督实例分割的Python工具包。它集成了Meta AI的Segment-Anything Model (SAM)和segment-geospatial包，实现3D点云数据的自动化分割。工具包具备地面滤波、自定义相机视图和交互式可视化等功能，安装简便，文档完善。适合处理大规模LiDAR数据的研究和开发需求。

Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总激光雷达方法全览

3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉

该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。

datmo - 2D激光雷达移动物体检测跟踪系统

GithubLIDAR开源项目数据关联机器人目标检测目标跟踪

datmo是一款为配备2D激光雷达的机器人平台设计的移动物体检测跟踪系统。它可准确估算矩形物体的位置、速度、方向和尺寸。系统使用自适应断点检测算法聚类，搜索式矩形拟合算法提取L形，并结合卡尔曼滤波器进行运动和形状跟踪。datmo兼容ROS，提供可视化功能，适用于自动驾驶和移动机器人领域的物体跟踪。

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