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Loam_Velodyne_KITTI_ROS: 适用于KITTI数据集的LOAM算法

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简介:
Loam_Velodyne_KITTI_ROS是一个基于ROS平台的开源项目,它实现了针对KITTI数据集进行优化的激光建图与定位(LOAM)算法,用于高效处理Velodyne传感器的数据。 loam_velodyne_kitti_ros 是 LOAM 算法在 ROS Indigo 版本上的一个修改版本,适用于 KITTI 数据集: 主要的改动包括: - 将 scanRegistration.cpp 文件重命名为 scanRegistrationKittiROS.cpp; - 通过读取 .bin 文件并将其转换为点云数据来发布该文件末尾的数据。此外,每个 .bin 文件中的点云以较低的速度(4 Hz)进行发布,这是因为在实验中发现原始的 LiDAR 速率导致 LOAM 算法丢失了一些点云,进而影响了轨迹的准确性; - KITTI 数据集没有失真问题,因此对 transformToEnd() 和 transformToStart() 函数进行了相应的修改。 另外,在项目构建之前,请注意考虑使用 KITTI 数据集时 Velodyne HDL-64 环的具体分离情况。

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  • Loam_Velodyne_KITTI_ROS: KITTILOAM
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    Loam_Velodyne_KITTI_ROS是一个基于ROS平台的开源项目,它实现了针对KITTI数据集进行优化的激光建图与定位(LOAM)算法,用于高效处理Velodyne传感器的数据。 loam_velodyne_kitti_ros 是 LOAM 算法在 ROS Indigo 版本上的一个修改版本,适用于 KITTI 数据集: 主要的改动包括: - 将 scanRegistration.cpp 文件重命名为 scanRegistrationKittiROS.cpp; - 通过读取 .bin 文件并将其转换为点云数据来发布该文件末尾的数据。此外,每个 .bin 文件中的点云以较低的速度(4 Hz)进行发布,这是因为在实验中发现原始的 LiDAR 速率导致 LOAM 算法丢失了一些点云,进而影响了轨迹的准确性; - KITTI 数据集没有失真问题,因此对 transformToEnd() 和 transformToStart() 函数进行了相应的修改。 另外,在项目构建之前,请注意考虑使用 KITTI 数据集时 Velodyne HDL-64 环的具体分离情况。
  • Kitti-Lego-Loam: 使KITTI简便地运行与评价Lego-LOAM
    优质
    Kitti-Lego-Loam是一款基于KITTI数据集的工具包,旨在简化Lego-LOAM算法的执行和评估过程。它为研究者提供了一个便捷、高效的平台来优化激光雷达定位与建图技术。 该存储库包含针对Kitti数据集进行了优化的LeGO-LOAM代码版本,并且可以用来运行和评估性能结果。使用这些代码后,用户可以通过KITTI地面格式获取到LeGO-LOAM生成的轨迹信息,并利用EVO-eval工具包直接与真实的KITTI数据进行对比分析。 对于不熟悉ROS(Robot Operating System)或原始LOAM算法的新手来说,这份资源可以提供很大的帮助。在依赖性方面,已经通过Indigo和Kinetic版本进行了测试并确认兼容。具体地,需要安装Georgia Tech Smoothing and Mapping Library (GTSAM),其版本为4.0.0-alpha2。 为了获取并安装所需的库,请按照以下步骤操作: 1. 下载GTSAM 4.0.0-alpha2的压缩包。 2. 解压文件至指定目录。 3. 创建一个名为bu的新文件夹,并进行必要的编译和配置工作以完成依赖项的设置。
  • 在Ubuntu 20.04和ROS Noetic上运行A-LOAMSLAMKITTI
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    本项目详细介绍如何在Ubuntu 20.04操作系统及ROS Noetic环境下安装并运行A-LOAM激光雷达SLAM算法,适用于KITTI数据集。 在Ubuntu 20.04系统上使用ROS1 noetic版本运行A-LOAM处理Kitti数据集。
  • KITTI-LOAM评测结果
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    本研究对KITTI数据集上的LOAM算法进行了全面评估,分析了其在激光雷达点云处理中的性能表现和局限性。 KITTI-LOAM评估结果显示了该系统在各种测试条件下的性能表现。通过详细的分析与对比,可以发现其在定位精度、鲁棒性和实时性等方面的优缺点,并为进一步优化提供了依据。
  • KITTI
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    简介:KITTI数据集是用于评测城市环境下自动驾驶场景下计算机视觉算法性能的重要工具,包含多种传感器数据和标注信息。 人工智能自动驾驶使用Python训练Kitti数据集照片的标注信息资料。
  • KITTI简介
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    简介:KITTI数据集是用于评估自动驾驶技术中计算机视觉算法性能的重要资源,涵盖了多种场景下的立体匹配、物体识别与跟踪等任务。 本段落对自动驾驶行业常用的KITTI数据集进行了详细介绍,并涵盖了其中的灰度相机、彩色相机以及IMU数据指标的相关内容,以帮助研究者更好地进行分析和研究。
  • KITTI原始
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    KITTI数据集提供了一系列在各种条件下采集的道路环境图像和点云信息,是自动驾驶技术研究的重要资源。 在自动驾驶技术的研究与开发过程中,数据集扮演着至关重要的角色。它们提供了真实世界环境下的场景数据,让算法能够在多种复杂情况下进行训练和验证。其中,“KITTI数据集”尤为突出,这是一个专为自动驾驶和计算机视觉任务设计的大型数据集,在推动自动驾驶领域的发展中起到了关键性的作用。 “KITTI数据的原始数据”,意味着我们将深入探讨这个数据集的核心内容。该数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)的研究人员于2012年创建,旨在促进3D目标检测、道路分割、光流估计以及视觉里程计等多个关键任务的发展。它包含了大量的行车记录,覆盖了各种不同的天气和时间条件,为算法提供了丰富的现实世界挑战。 “原始数据集”指的是未经过任何预处理的数据,这些数据通常包括高精度的同步传感器数据,如RGB-D相机捕获的图像、激光雷达(LIDAR)扫描、GPS定位以及惯性测量单元(IMU)数据等。通过这些原始数据,研究人员可以自由地进行预处理和特征提取以适应他们的特定需求。 “自动驾驶”这一标签揭示了该数据集的应用领域。自动驾驶技术要求车辆能够自主感知环境,做出决策,并实现精准操控。为此,它需要准确理解周围物体的位置、速度、大小以及类型等信息,而这正是KITTI数据集提供的核心内容。例如,在3D目标检测任务中,算法需识别道路上的行人、自行车和汽车;在道路分割任务中,则要区分路面、车道线及路边区域。 具体到“2011_09_26”这个压缩包子文件名称,这可能是数据集中某一天或特定行车记录。实际应用中,每个子文件可能包含该日期下的一系列连续数据帧,可用于分析车辆运动、跟踪目标物体以及重建三维环境等任务。 总之,KITTI数据集为自动驾驶研究提供了宝贵的真实世界样本,并涵盖了广泛的任务和环境条件。通过深入理解和利用这个数据集,开发者与研究人员能够测试并优化其算法,从而提升自动驾驶系统的性能及安全性。无论是用于深度学习模型训练还是新方法验证,KITTI数据集都发挥着不可或缺的作用,在推动自动驾驶技术进步方面功不可没。
  • KITTI处理
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    简介:本文探讨了如何有效地使用和处理KITTI数据集,涵盖了数据预处理、特征提取及应用实例等多方面内容。 使用Python3对KITTI数据集进行处理,可以修改txt文件及其对应的图像文件名,并删除分类中的某些类别。此外,还可以生成用于训练和验证的LMDB数据库。具体操作方法可参考相关文献或教程。
  • KittiViz:Kitti可视化工具
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    KittiViz是一款专为KITTI数据集设计的可视化工具,支持用户直观地查看和分析复杂的道路场景、传感器数据及标注信息。 KittiViz 是一个用于 Kitti 数据集的数据可视化工具。 这是 COSC482:计算机图形学课程的最终项目,在 2017 年春季于索尔兹伯里大学进行。 该项目要求使用 OpenGL 版本大于等于 3.5。 编译和运行说明: 1. 下载并提取原始数据(synced+rectified data 和 tracklets)。请注意,当前版本仅支持包含 Tracklets 文件的数据集。例如,KittiViz 可以处理2011_09_26_drive_0001 因为该文件夹中存在 Tracklets 文件。 另一方面,KittiViz 无法运行于如 2011_09_26_drive_0095 这样的数据集。
  • 小型Kitti
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    小型Kitti数据集是针对自动驾驶技术研究设计的一个精简版数据集合,包含了车辆、行人和自行车等交通参与者的检测与追踪信息。它基于原始Kitti数据集进行裁剪,旨在为科研人员提供一个更便于处理的测试平台,用于提升算法效率及模型训练速度。 为了快速进行算法调试、训练、评估和验证,并且能够快速下载数据集,我们制作了一个mini kitti数据集。该数据集的文件目录结构与完整KITTI数据集保持一致。其中,小型的KITTI数据集即mini kitti保存了20个训练样本和5个测试样本。 详细的介绍及使用方式请参考相关文档或资料。