OFT: Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection 文章目录 OFT: Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection 论文精读 摘要(Abstract) 1. 介绍(Introduction) 2.
0. 简介 我们之前经常接触的是使用激光雷达和惯性测量单元(IMU)的互补信息,但是实际使用的过程中IMU如果发生剧烈的颠簸,有可能会导致IMU失效。在广泛使用的迭代最近点(ICP)算法只能为姿态提供约束,而速度只能由IMU预积分进行约束。因此,速度估计倾向于随着姿态结果而更新。最近有一篇博客介绍了将雷达,imu,里程计融合的办法《LIW-OAM: Lidar-Inertial-Wheel Od
CaDNN: Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection 文章目录 CaDNN: Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection 论文精读 摘要(Abstract) 1. 介
0. 简介 之前我们在之前的博客中说了很多关于如何通过帧与地图匹配完成重定位,从而完成位置识别的。同时也有一篇专门用于介绍重定位的博客《定位解析与思考》。目前基于LiDAR的位置识别方法通常是基于无序点或距离像等点云的表示。这些方法实现了很高的检索召回率,但在视图变化或场景变化的情况下,它们的性能可能会下降。而《BEVPlace: Learning LiDAR-based Place Recog
算法简介 首先,让我们回顾一下A算法的基本原理。A算法使用了一个启发式函数(heuristic function)来评估每个节点的代价,并选择代价最小的节点进行扩展。这个启发式函数通常是从当前节点到目标节点的估计代价,也被称为启发式估计(heuristic estimate)。A*算法同时使用了已经走过的路径的实际代价(g(n))和启发式估计(h(n))来评估节点的总代价(f(n) = g(n)
BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation 文章目录 BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation 论文精读 摘要(Abs
一、编译并运行LIO-SAM参考我的另一篇文章:Ubuntu20.04下的编译与运行LIO-SAM【问题解决】二、代码修改因为liosam 要求输入的点云每个点都有ring 信息和相对时间time信息,目前的雷达驱动基本具备这些信息,但是早期的KITTI数据集不具备,所以代码要自己计算一下 ring和time。方法可以参考lego-loam中这部分内容,具体修改如下。1、cloud_info.ms
BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View 文章目录 BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View 论文精读 摘要(Abstract) 1. 简介(Introd
一种Floyd算法(弗洛伊德算法)的C++实现 Floyd算法又称为插点法,是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法。 本文给出一种Floyd算法的C++实现。 此算法支持点和边的动态输入,并提供接口说明 1 数据结构 无向图的存储结构使用邻接矩阵。每条边的权值为这条边上两点之间的距离。 int** d = NULL; //二维数组,存储任意两点最短路径的权值
一、引言 1、本博文主要讲具体的实车调试的配置过程。2、底盘是松灵的底盘,已经提供了ros接口,只需要发布cmd_vel话题给相应的速度和角速度的值就可以控制其移动,所以我们只需要关注move_base包的输入,以及如何给定位信息即可。 二、整体思路与流程 1、tf_tree的搭建(1)tf_tree可以理解为各个坐标系之间的变换关系,一个最基本的tf_tree为map->odom-&
一、引言 同样是项目需求,需要利用视觉惯性导航做一些开发,所以第一步先做些算法的测试–仿真与实物测验,通过仿真的测试结果,最终是决定使用ORB-SLAM3来完成任务,当然了,Vins-fusion作为备用方案。 系统版本与ROS版本:Ubuntu18.04、Melodic 内容:(1)zed2的SDK以及开发例程安装(2)cuda与cudnn安装(3)双目相机、IMU标定以及联合标定(4
目录 7 ROS激光SLAM 7.1 Map(地图) 7.2 常用的激光SLAM算法比较 7.2.1 Gmapping SLAM计算图 7.2.2 Karto SLAM计算图 7.2.3 Hector SLAM计算图 7 ROS激光SLAM 机器人导航的主要问题可以分为建图(Mapping)、定位(Localization)和路径规划(Path Planning)三部分。同步定
KITTI数据集Raw Data与Ground Truth序列00-10的对应关系,以及对应的标定参数 一、KITTI官方提供的真值和标定参数下载地方 网站:Visual Odometry / SLAM Evaluation 2012具体位置:真值:Download odometry ground truth poses (4 MB)标定参数(以及时间戳):Download odometry
目录 8 Navigation 8.1 Navigation工作框架 8.2 move_base 8.3 Costmap 8.4 map_server 8.5 AMCL 定位 8 Navigation Navigation是机器人最基本的功能之一,ROS为我们提供了一整套Navigation的解决方案,包括全局与局部的路径规划、代价地图、异常行为恢复、地图服务器等。这个功能放在
AGV导航中的最短路径算法比较 在AGV导航中,路径选择是一个重要课题,如果最优路径使用最短路径算法,那可以使用的算法有很多,本文比较了当前流行的最短路径算法,主要有Dijkstra 算法,Floyd算法,A-star算法,Bellman-Ford 算法,SPFA算法等 下表是对各种算法的一个比较: 算法 适用场景 实现难易度 时间/空间复杂度 负权边问题
【orbslam2源码解析】 【include/Converter.h】【src/Converter.cc】 Converter.cc /* * ORB-SLAM2中一些常用的转换的实现 */ #include "Converter.h" namespace ORB_SLAM2//命名空间 { //-----
0. 简介 在没有预先计算相机姿态的情况下训练神经辐射场(NeRF)是具有挑战性的。最近在这个方向上的进展表明,在前向场景中可以联合优化NeRF和相机姿态。然而,这些方法在剧烈相机运动时仍然面临困难。我们通过引入无畸变单目深度先验来解决这个具有挑战性的问题。这些先验是通过在训练期间校正比例和平移参数生成的,从而能够约束连续帧之间的相对姿态。这种约束是通过我们提出的新型损失函数实现的。对真实世界室
0. 简介 对于点云处理而言,最简单也逃不过的就是点云转换了,我们就从点云转换开始,来一步步完成点云加速的学习。点云基础转换是3D点云处理中的一个重要步骤。它的主要目的是将点云从一个坐标系转换到另一个坐标系中,通常是为了方便后续处理或者显示。在实际应用中,点云基础转换通常包括平移、旋转、缩放等操作。这里对应了pcl::transformPointCloud这种方法 1. CUDA与Thrust
一、引言 1、AGV需要同时具备定位、避障与导航的功能,其中避障对于雷达本身的分辨率、精度要求并不是很高,只需要能够根据预设定的雷达扫描范围准确避开障碍物即可,故本文以TIM240(SICK激光类雷达)为例介绍实现多雷达时空标定的问题。2、多个避障雷达可能会被安装在车体各个位置,并且不一定有重叠区域,所以通过提取特征点再进行ICP或NDT配准的方法获取相对位姿变换关系的方式不可行,由于机械结构本
一、引言 1、本博文主要目的是将rslidar_to_velodyne功能包的ros1版本转换为ros2版本2、内容会包含ROS1到ROS2迁移技巧,是自己总结的一套简单的流程,可以保证ROS2下的代码试跑成功,如果需要将代码进一步转化为类的实现的方式,自己稍作修改就可以了3、最终会放原始ROS1版本以及修改过后的ROS2版本的代码配置文件和CPP文件供大家对比参考4、本来是想用现成的开源的RO
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