0. 简介 之前作者专门为点云匹配写了几篇博客，但是我们发现最近几年有更多的新方法已经在不断地被使用。同时之前有些内容也没有很好的概括，所以这里我们将作为一篇进阶文章来介绍这些方法的使用。 1. 地面点去除 处了使用一些复杂的方法（FEC）或是一些简单的方法（根据高度来滤除）以外，还可以使用Ransac的方法完成平面拟合 #include <pcl/point_types.h> #in
0. 简介 最近在尝试着用SensorsCalibration这个项目来做一些工作，我们知道imu与lidar的外参比较难标定，而OpenCalib提出了手动和自动标定两种方式。我们本文将会学习如何完成Lidar_imu自动标定，并学习如何拿到自己的数据来完成离线标定。 1. 相关代码 这个lidar2imu的相关代码已经有博主注释过了，这里我们给出链接 Lidar_imu自动标定
0. 简介 航位推算是一个很常见的定位方法。在知道当前时刻的位置，然后通过imu等传感器去估计下一个时刻的位置。在自动驾驶车辆定位的时候，GPS提供10Hz的定位信息。这每个GPS信息来临的0.1s的间隔里面，车辆位置也会移动很多。那么这个时候就需要航位推算来判断车辆到底移动了多少距离，在哪个地方。所以，航位推算是自动驾驶车辆最基本的，也是必须的一种算法之一。比如推算车辆在隧道中的位置。
0. 简介 Apollo Cyber RT 是专为自动驾驶场景设计的开源、高性能运行时框架。 基于中心化计算模型，主要价值是提升自动驾驶系统的高并发、低延迟、高吞吐。 Apollo 并不是一开始就使用 CyberRT，在 v3.0 之前用的都是基于 ROS 框架进行开发。但在之前的版本中发现了很多问题，随着 Apollo 的发展，对最高水平的稳健性和性能的需求， Apollo Cyber RT
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
0. 简介 对于3d bounding box而言，近几年随着自动驾驶的火热，其标注工具也日渐多了起来，本篇文章不讲具体的算法，这里主要聚焦于这些开源的3d bounding box标注工具，以及他们是怎么使用的。这里借鉴了我想静静，博主的博客作为基础，然后再结合自己的使用与了解完成扩充。 1. 3d-bat 在本文中，我们专注于在新型 3D 边界框注释工具箱 (3D BAT) 的帮助下获取
0. 简介 对于自动驾驶的预测和规划而言，能够有效的对目标产生可解释性是非常有必要的，而《Interpretable Goal-based Prediction and Planning for Autonomous Driving》文中就提出了一种综合的自动驾驶预测和规划系统，它利用合理的逆规划来识别其他车辆的意图。目标识别可以通过蒙特卡罗树搜索(MCTS)算法来规划自我车辆的最佳动作。逆规划
0. 简介 作为SLAMer在建图时最怕的就是大量的动态障碍物存在，这会导致建图的不精确，而本文主要围绕着如何剔除动态障碍物开始讲起，并提供一种快速的过滤障碍物的方法。 1. 主要方法 在调研的过程中主要存在有两种方法，第一种如文章《通过帧间确定动态障碍物，剔除动态3D点云数据后用于生成栅格地图》所说的方法。通过扫描局部地图，并使用kd-tree完成点云的过滤，通过两帧之间的变化消除动态障碍
0. 简介 对于点云的深度学习分割而言，其中主要组成部分为两块，一个是点云bin文件，一个是特征的label文件，而point_labeler这个点云标注工具就能很好的让我们去标注自身想要的数据集。下面我们将来详细的介绍point_labeler这个工具的使用方法。 1. 环境安装 环境依赖： catkin Eigen >= 3.2 boost >= 1.54 QT
0. 简介 这篇文章我们介绍一下论文“High-Definition Map Generation Technologies For Autonomous Driving: A Review“，2022年6月11日，来自加拿大Ontario Tech University。相较于网上的其他文章，本文更在意向读者更轻松全面的了解文章中介绍的方法，让读者从总体上了解高精地图生成。 高清地图近年来备
1. Open3D-ML安装和使用 首先对于Open3d，我们要先对源码下载 # make sure you have the latest pip version pip install --upgrade pip # install open3d pip install open3d 然后选择要安装兼容版本的PyTorch或TensorFlow，Open3d中提供了两种安装方式
0. 前言 前段时间去大概了解了如何去滤除动态障碍物的问题，也根据调研去做了一些工作，这一篇文章主要向大家展示如何将Lidar-MOS和ROS2结合起来去使用。 1. 环境安装 文中使用了Salsanext，Rangenet ++和Mine三个模块作为baseline来设计和测试动态障碍物滤除的工作，其中的语义分割工作都是目前已有的，可以去原项目中查看。代码下载： #下载程序 git c
0. openpilot是什么 首先我们需要对openpilot要有个清楚的认知，openpilot主要基于python语言编写。openpilot进程之间通过ZMQ进行通信，使用订阅者和发布者模式，进程订阅其他进程的信息，进程一系列处理，将得到的结果发布出去，让其他进程获取其处理结果。整个openpilot项目可以分为以下几个模块：定位、决策、控制这几个部分。openpilot的实现原理类似于
0. 简介 关于车辆的全景环视系统网上已经有很多的资料，然而几乎没有可供参考的代码，这一点对入门的新人来说非常不友好。全景环视系统，又称AVM。在自动驾驶领域，AVM属于自动泊车系统的一部分，是一种实用性极高、可大幅提升用户体验和驾驶安全性的功能。AVM汽车环视影像系统如图所示，由安装在前保险杠、后备箱、后视镜上的四个外置鱼眼相机构成。该系统包含的算子按照先后顺序：去畸变、四路鱼眼相机联合标定、
0. 前言 逆透视变换（IPM），将相机视角转换成鸟瞰图。其实质是求相机平面与地面的homography矩阵。之前专门有一篇博客来讲《逆透视变换(IPM)多种方式及代码总结》。但是当中还是比较杂乱且没有详细的代码推导的。这篇文章将从三种方式来介绍逆透视变换的三种方法得到homography。这里得到的Homography是可以通过下面的$K_f$转化到现实的坐标系中的。下面的式子为转换矩阵：设
0. 简介 在阅读了许多多传感器工作后，这里作者对多传感器融合的方法做出总结。本文将从单传感器讲起，并一步步去向多传感器方向总结。之前的《多传感器融合详解》博客从算法层面介绍了多传感器的分类以及数据传输的能力，而《多传感器融合感知 —传感器外参标定及在线标定学习》博客则是从标定层面向读者介绍了如何对多传感器进行先一步的标定处理。而这篇文章将从方法层面总括多传感器的分类以及作者对多传感器的理解与思
0. 简介 作为无人车以及智能机器人而言，在装配过程中各个传感器之间的外参标定一直是比较头疼的问题。这里作者也系统的学习了一下，传感器的外参标定和在线标定问题。下图是我们常用的几个坐标系，而对于常用的外参问题经常是IMU/GNSS与车体坐标的外参、Lidar和Camera的外参、Lidar和Lidar的外参、Lidar和IMU/GNSS的外参。 1. 离线外参标定 1.1 IMU/GNSS与
0. 简介 在阅读了近些年的前视的工作后，发现现在以特斯拉为首的BEV纯视觉语义分割方法目前也越来收到关注，并吸引了大量的研究工作，但是灵活的，不依赖内外参的任意位置安装单个或多个摄像头仍然是一个挑战，而Nullmax就提出了《BEVSegFormer: Bird’s Eye View Semantic Segmentation From Arbitrary Camera Rigs》以用来解决这
0. 简介 最近在群里划水时，看到很多初学的SLAMer面对精度评估这个问题无从下手。而精度评估确实是在SLAM算法实际评估中急需一种手段和工具，本文将从2维室内和3维室外两个层面来向各位展示如何通过各种手段来对SLAM算法完成。 1. 2D评估—基于cartographer 室内的评估方案比较多样，作者也选取了几种方法来实现二维层面上的室内定位性能评估 1.1 直尺和角度计 这种是作为
0. 简介 定位模块是自动驾驶最核心的模块之一，定位又包括全局定位和局部定位，对于自动驾驶，其精度需要达到厘米级别。传统的AGV使用一类SLAM（simultaneous localization and mapping）的方法进行同时建图和定位，但是该方法实现代价高，难度大，难以应用到自动驾驶领域。自动驾驶车辆行驶速度快，距离远，环境复杂，使得SLAM的精度下降，同时远距离的行驶将导致实时构建
无人驾驶
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泡泡
积分
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精选点云滤波与匹配进阶
OpenCalib之Lidar_imu自动标定----自输入输入数据采集
精选浅谈Dead reckoning实现原理以及常用算法
精选小白能看懂的CyberRT学习笔记
精选一种简化的3D点云车道线自动识别标注一些思考
常见的3d bounding box标注工具
经典文献阅读之--IGP2(可解释性目标的自动驾驶预测与规划)
3D帧间匹配-----剔除动态障碍物
SemanticKITTI点云标注工具
经典文献阅读之--用于自动驾驶的高清地图生成技术
基于Open3D的Lidar-Segment
Lidar-MOS 安装与使用
openpilot了解与分析
AVM 环视拼接方法介绍
IPM 鸟瞰图公式转换与推导
多传感器融合综述---FOV与BEV
多传感器融合感知 --传感器外参标定及在线标定学习
BEVSegFormer---BEV的语义分割
SLAM精度评估
自动驾驶之高精地图
Ceres2.1 GPU加速的开始
Protobuf 二进制文件学习及解析
逆透视变换(IPM)多种方式及代码总结
深度学习之从Python到C++
基于HD-MAP的自动驾驶定位技术
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