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使用64线激光雷达点云数据的道路检测+代码操作演示视频

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简介:
本视频详细介绍了利用64线激光雷达进行道路环境感知和障碍物检测的技术,并提供了完整的代码操作演示。适合对自动驾驶及机器人路径规划感兴趣的开发者参考学习。 基于64线激光雷达获取的点云数据进行道路检测,并提供代码操作演示视频。请使用MATLAB 2021a或更高版本测试,运行文件夹内的Runme.m脚本,不要直接运行子函数文件。在运行过程中,请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行学习和操作。

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客服
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  • 使64线+
    优质
    本视频详细介绍了利用64线激光雷达进行道路环境感知和障碍物检测的技术,并提供了完整的代码操作演示。适合对自动驾驶及机器人路径规划感兴趣的开发者参考学习。 基于64线激光雷达获取的点云数据进行道路检测,并提供代码操作演示视频。请使用MATLAB 2021a或更高版本测试,运行文件夹内的Runme.m脚本,不要直接运行子函数文件。在运行过程中,请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频进行学习和操作。
  • VLP-16 16线
    优质
    本资料展示了VLP-16 16线激光雷达的性能与效果,包含各种环境下的扫描和点云数据,适用于开发者测试及算法验证。 VLP16 Velodyne 16线激光雷达的示例数据可用于了解激光雷达点云数据的效果。
  • VLP-16
    优质
    VLP-16激光雷达是一种高性能、高分辨率的三维环境感知设备,能够实时采集周围环境的精确点云数据,广泛应用于自动驾驶、机器人导航及地形测绘等领域。 VLP-16激光雷达在室内进行开机测试,并且也在室外进行了测试。测试过程中生成了详细的激光点云数据。
  • LiDAR360处理软件指南
    优质
    《LiDAR360激光雷达点云数据处理软件操作指南》是一本详细介绍如何使用LiDAR360软件进行高效、精确的激光雷达点云数据分析和处理的手册。 本段落介绍了北京数字绿土科技有限公司的LiDAR360 V2 2用户手册,该软件是一款用于处理激光雷达点云数据的服务工具。公司持续致力于提升产品性能,并欢迎用户提供反馈与建议。用户手册包含了软件的版权和版本信息以及最终用户许可协议中的条款细则。如有疑问或需要技术支持,请通过info@lidar360 co联系该公司。
  • 基于霍夫变换线仿真+
    优质
    本视频详细介绍了使用霍夫变换进行道路线条检测的方法,并通过实际代码操作展示其应用过程,适合对计算机视觉感兴趣的初学者观看学习。 基于Hough霍夫变换的道路线条检测仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项:请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试,并运行文件夹内的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件;同时,请确保在Matlab左侧的当前文件夹窗口中选择正确的工程路径。具体的操作步骤可以参考提供的录像视频中的指导内容。
  • 解析(VC6).zip__分析__处理
    优质
    本资源提供了一套使用Visual C++ 6.0编写的激光雷达数据解析示例代码,适用于进行激光雷达数据的分析和处理。包含详细的注释与说明文档,帮助用户快速掌握雷达数据处理技术。 在IT领域内,激光雷达(Light Detection and Ranging)是一种利用先进的光学技术进行精确测距与环境感知的关键设备,在自动驾驶、机器人导航及无人机飞行控制等领域发挥着重要作用。通过发射并检测反射回来的激光束时间差来测定目标物体的距离,并生成高精度三维点云数据。 本段落档提供了一个基于VC6(Visual C++ 6.0)平台上的实例代码,用于解析和处理来自激光雷达系统的原始数据信息,以帮助开发者深入理解这类技术的应用与实现方式。了解激光雷达输出的基本结构是至关重要的一步——这通常包括XYZ坐标值、强度及时间戳等关键参数。 在VC6的示例程序中,我们可以看到如何将这些二进制格式的数据转换成易于解析的形式,并进行进一步处理。具体来说: 1. **数据读取**:从文件或网络流获取原始激光雷达数据。 2. **数据解码**:运用位操作技术对二进制字节序列中的各个字段(如距离、角度和时间信息)加以提取。 3. **坐标转换**:将局部的点云数据转化为全局参考框架下的位置表示,这可能需要使用旋转和平移矩阵等数学工具来完成。 4. **构建三维模型**:利用PCL库或者其他相关软件包把单个激光雷达测量值组合成一个连续、完整的环境图像(即点云)。 5. **数据分析**:对生成的点云进行深入分析,包括但不限于障碍物检测和目标识别等功能。 为了更好地理解和使用这份实例代码,建议开发者事先掌握有关激光雷达的基本知识以及常用的输出格式标准。此外还需要具备一定的C++编程基础,并熟悉相关的数据结构处理方法(如向量、矩阵等)。尽管VC6是一个较老的开发环境,它依然是学习底层内存管理及Windows API调用的重要工具。 通过深入研究和实践这份实例代码库,开发者不仅能够掌握激光雷达信号解析的关键技术,还能在自动驾驶与机器人领域中提升自身的编程能力和数据处理技巧。对于那些希望进一步探索不同型号传感器并应用于实际场景中的工程师来说,这项技能尤为关键。
  • 障碍物.rar
    优质
    本研究聚焦于利用激光雷达技术获取的点云数据进行障碍物识别与分类,旨在提高自动驾驶车辆的安全性和导航精度。 激光雷达点云障碍物检测技术能够精确识别环境中的障碍物,对于自动驾驶、机器人导航等领域具有重要意义。通过分析激光雷达采集到的三维点云数据,可以有效提取出道路或工作区域内的静态与动态障碍物信息,从而为系统决策提供关键支持。
  • 基于Swerling目标模型信号
    优质
    本视频详细介绍基于Swerling目标模型的雷达信号检测原理,并通过实例展示相关代码的操作过程,适合雷达技术学习者参考。 基于Swerling目标模型的雷达信号检测项目包含一个操作演示视频。使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试,请运行文件夹内的Runme.m脚本,不要直接运行子函数文件。在运行过程中,请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导进行操作。
  • kittiPCD格式
    优质
    Kitti数据库中的激光雷达点云数据采用PCD格式存储,这种开放文件格式便于点云数据的读取与处理,广泛应用于自动驾驶车辆的感知系统中。 将Kitti数据集中的点云bin格式转换为pcd格式,因为在使用PCL库处理点云时需要pcd格式文件。
  • 2D集收集
    优质
    本项目致力于构建高质量的2D激光雷达点云数据集,通过精确采集和处理环境信息,为机器人导航、避障等领域研究提供坚实的数据支持。 DROW 2D激光点云数据集是机器学习与计算机视觉研究中的重要资源。该数据集包含通过激光传感器获取的二维点云数据,并可用于目标检测、目标跟踪以及场景理解等多个应用领域。 其核心原理在于利用激光传感器扫描周围环境,以获得表示物体位置和形状信息的二维坐标形式的数据。每个点不仅包括了与物体间的距离,还有反射强度等属性值。 DROW 2D激光点云数据集的应用范围非常广泛。例如,在目标检测方面,通过分析点云中的物体形状和位置信息可以实现对环境中特定目标物的自动识别及定位;在目标跟踪领域,则可以通过连续帧的点云数据分析来追踪并预测移动对象的位置变化;此外,该数据集还适用于场景理解任务,通过对结构与几何特征的研究能够帮助构建环境模型并对整体情况进行深入分析。