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
SLAM(同步定位与地图构建),是指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。激光SLAM所需要的传感器一般有激光雷达(Lidar)、惯性测量单元(IMU)、里程计(Odometry)。由于 IMU 具有较高的角速度测量精度,相比IMU里程计具有较高的局部位置测量精度,一般用IMU计算角度信息,里程计计算位置信息,配合激
0. 简介 神经隐式表示近年来在SLAM中,特别是在稠密视觉SLAM中,成为一种流行的表示方法。然而,此前在这一方向上的工作要么依赖于RGB-D传感器,要么需要单独的单目SLAM方法进行相机跟踪,并且不能产生高精度、高密度3D场景重建。在本文中,我们提出了NICER-SLAM,这是一个稠密的RGB SLAM系统,同时优化相机位姿和分层神经隐式地图表示,这也允许高质量的新视图合成。 为了促进地图
0. 简介 融合方案是多传感器融合方法的关键,多传感器融合方法是地下矿山和行星表面等复杂极端环境下状态估计的最有前途的解决方案。本文提出了一种基于iEKF的轻量级LiDAR惯性里程计系统,该系统采用可感知退化的模块化传感器融合管道,仅在检测到退化时才在更新过程中同时测量来自另一个里程计的LiDAR点和相对位姿。通过CRLB理论和仿真实验验证了该方法与单一观测值方法相比具有更高的精度。此外,针对各
简介:介绍银牛微电子 3D 机器视觉R132相机 在EHub_tx1_tx2_E100载板,TX1核心模块环境(Ubuntu18.04)下测试ROS驱动,打开摄像头图像和查看深度图和点云图,本文的前提条件是你的TX1里已经安装了ROS版本:Melodic。关于测试硬件EHub_tx1_tx2_E100载板请查看:EdgeBox_EHub_tx1_tx2_E100 开发板评测_机器人虎哥的博客-CS
文章目录 一、激光雷达建图 二、建图算法切换及其优缺点 三、自主导航 四、多点导航 一、激光雷达建图 小车开机,连接WIFI,密码:dongguan。 启动激光建图(服务端) ssh -Y wheeltec@192.168.0.100 roslaunch turn_on_wheeltec_robot mapping.launch 查
0. 简介 对于车辆来说,我们更希望能够得到一个有效的定位系统,能够保证高精度的同时,拥有较高的鲁棒性,而《Robust SRIF-based LiDAR-IMU Localization for Autonomous Vehicles》就是这样一篇文章,在各种场景中实现了厘米级的精度和高鲁棒性。为了实现鲁棒、准确的点云特征匹配,文中提出了一种从激光雷达点云中提取结构化、高识别力特征的新方法。对
0. 简介 作为3D车道线训练来说,数据集是至关重要的,而使用点云的精确性来完成准确的车道线地图构建是一个非常重要且有趣的事情。下面我们将会从一个例子开始,分阶段来告诉大家该怎么样去完成一个简单的3D点云车道线自动识别标注工具。 1. 前言 按照《Automatic Road Markings Extraction Classification And Vectorization Mobil
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信