#LiDAR
lidar-camera-fusion
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。
ILCC
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。
4DMOS
4DMOS是一个基于稀疏4D卷积的3D LiDAR数据移动物体分割项目。该方法通过MinkowskiEngine处理点云序列,提取时空特征实现移动目标识别。项目开源了预训练模型、Docker环境和使用说明,支持在SemanticKITTI数据集上应用。研究成果发表于IEEE RA-L,为自动驾驶和机器人导航提供了新的技术方案。
segment-lidar
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。