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lidar_camera_calibration: 一个ROS软件包,用于通过“利用3D-3D点对应”在LiDAR与相机间进行校准...

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简介:
lidar_camera_calibration是一个基于ROS的软件包,旨在通过利用三维空间中的点对齐实现LiDAR和摄像头之间的精确校准。 使用3D-3D点对应关系进行LiDAR相机校准的ROS封装由毗湿南(Vishnu Radhakrishnan)与克里希纳(Krishna)开发,该软件包用于通过单眼或立体声摄像机来校准配置为支持Hesai和Velodyne硬件的LiDAR。此程序包能够确定将所有点从LiDAR框架转换到相机框架所需的旋转和平移函数。 lidar_camera_calibrationpointcloud_fusion脚本则融合了由两个立体摄像头获得的点云,这些摄像头已经通过与LiDAR进行外部校准进行了配置。我们展示了使用该方法对拟建管道准确性的近乎完美的重建效果。有关点云融合结果的具体信息,请参阅相关视频教程。 对于进一步详情,可参考项目文档或联系开发团队获取更多帮助和资源。

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  • lidar_camera_calibration: ROS3D-3DLiDAR...
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    lidar_camera_calibration是一个基于ROS的软件包,旨在通过利用三维空间中的点对齐实现LiDAR和摄像头之间的精确校准。 使用3D-3D点对应关系进行LiDAR相机校准的ROS封装由毗湿南(Vishnu Radhakrishnan)与克里希纳(Krishna)开发,该软件包用于通过单眼或立体声摄像机来校准配置为支持Hesai和Velodyne硬件的LiDAR。此程序包能够确定将所有点从LiDAR框架转换到相机框架所需的旋转和平移函数。 lidar_camera_calibrationpointcloud_fusion脚本则融合了由两个立体摄像头获得的点云,这些摄像头已经通过与LiDAR进行外部校准进行了配置。我们展示了使用该方法对拟建管道准确性的近乎完美的重建效果。有关点云融合结果的具体信息,请参阅相关视频教程。 对于进一步详情,可参考项目文档或联系开发团队获取更多帮助和资源。
  • AMCL_3D: 3D LiDARROS中的自适蒙特卡洛定位
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    本文介绍了AMCL_3D算法,在ROS环境下利用三维LiDAR数据进行高精度的自适应蒙特卡洛定位,提升机器人导航系统的性能。 amcl_3d:使用3D LiDAR在ROS环境中实现AMCL(自适应蒙特卡洛定位)。
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    本项目致力于研究并实现手动校准3D激光扫描仪与相机的技术方案,通过精确调整参数,确保两者数据的高度融合与准确同步。 手动标定3D激光与相机的过程涉及将激光数据与图像数据精确对齐,以实现空间位置的准确测量和重建。这一过程通常包括内外参数校准、特征点匹配以及优化算法的应用等步骤,确保两者之间的坐标系能够无缝转换,从而提高系统的整体精度和可靠性。
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  • MATLAB精度验证代码-外置LiDAR标定:此代码适3D LiDAR摄像头之的...
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    本代码用于验证MATLAB中3D LiDAR与摄像头联合标定的精度,支持外部设备校准及数据处理分析。 MATLAB精度检验代码extrinsic_lidar_camera_calibration[发布说明2020年7月]该作品已被接受并上传。 [2020年3月发行说明] 这是从2020年3月起的新master分支。当前master分支支持arXiv论文的修订版,即。 从2019年10月到2020年3月的原始主分支现已移至v1-2019分支,它支持与arXiv上放置的第一版外部校准纸相关的功能。 请注意,较旧的分支中的某些功能已从当前的master分支中删除。 概述 这是用于在3DLiDAR和相机之间进行外部校准的软件包,如论文所述:基于目标的3DLiDAR到相机校准的改进。我们评估了我们提出的方法,并在轮循验证研究中将它们与其他方法进行了比较,包括定性结果和定量结果,其中我们使用图像角点作为地面真实性来评估我们的投影精度。 作者:布鲁斯·J·K·黄(BruceJKHuang)和JessyW.Grizzle 维护者: 所属:密歇根大学 该软件包已在MATLAB2019a和Ubuntu16.04下进行了测试。
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