固态LiDAR，半固态混合LiDAR，机械LiDAR 1. APD/SPAD 2轴MEMS扫描镜+ SPAD图像传感器在混合固态LiDAR中的应用 APD的工作模式分为线性模式和盖革模式两种。当APD的偏置电压低于其雪崩电压时，对入射光电子起到线性放大作用，这种工作状态称为线性模式。在线性模式下，反
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2021-06-06 07:46:00
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基本参数 RS-Lidar-16（以16线为例） 视角（水平）360度，角分辨率0.1度（5Hz）0.4度(20Hz) 视角（垂直）-1515度，角分辨率（垂直） 2度 测距150米 测量精度+/- 2cm 点数~300,000/秒 转速：5/10/20Hz 波长：905nm 功耗：12w 16通道 ...
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2021-10-13 16:58:00
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了解一个事物最好的办法就是debug一遍其源码，类似于看本质。Nuscenes中的Radar pointcloud格式：共有18个特征，包括x，y，z，……。可以看到z默认是0，也就是说，radar只能探测到x，y坐标，没有z的信息的。通过token读到pointsensor的信息总览Radar -> image 投影可以分为五次映射1. radar坐标系 -> 车辆ego坐标系（ra
本文提出了激光雷达扩散模型（LiDMs），这一模型通过在学习流程中融入几何先验，能够从为捕获激光雷达场景的真实感而定制的隐空间中生成逼真的激光雷达
激光雷达Lidar Architecture and Lidar Design（上） 介绍 激光雷达结构： 基本条件 构型和基本布置 激光雷达设计： 基本思想和基本原则 总结 介绍 激光雷达结构是激光雷达系统设备的技术方案（包括硬件和软件）。 介绍 激光雷达的设计基于对物理相互作用的理解，并进行了相
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2020-12-12 17:49:00
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Considerations on Lidar Design 双基地还是单基地？ 双轴还是同轴？ 几何重叠 向上还是向下看？ 关心分散还是只关心时间？ 发射器和接收器的波长 是否可调？ 发射器和接收器的带宽 功率/能量考虑 bit宽度-脉冲持续时间，重复率 夜间还是全天工作？ 体积、质量、成本、可靠
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2020-12-12 19:31:00
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[笔记]三维激光SLAM学习——LiDAR里程计原理推导&代码实现[笔记]三维激光SLAM学习——LiDAR里程计原理推导&代码实现前言一、LiDAR里程计原理1、坐标系定义2、特征点提取3、特征点匹配3.1、计算对应特征的距离4 、用非线性优化方法进行运动估计4.1、帧间运动的雅克比J的推导二、LOAM的LiDAR里程计代码分析1、ROS订阅和发布2、初始化3、点云处理——点云
然而，Livox LiDAR和全景相机的组合下，初始估计成功率下降且校准误差较高。2，为了实现鲁棒和准确的标定，论文结合了一
0. 前言对于Lidar+IMU系统，往往需要标定Lidar与IMU的外参[4]，即从Lidar到IMU的6个位姿参数。ETH开源的lidar_align代码[0]，用于标定Lidar和里程计Odom之间的位姿参数。本文将对代码进行初步介绍，并总结一些使用中可能会遇到的问题。1. 代码整体一览1.1 代码结构代码主要包括：头文件、cpp、以及ROS的launch启动文件等。其中头文件包括：alig
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2022-10-09 11:55:46
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本文提出一种实时的多任务卷积神经网络，用于基于激光雷达的目标检测、语义和运动分割。我们在语义和运动分割这两项任务上取
将 lidar_align/src/lidar_align/NLOPTConfig.cmake 文件移动到 lidar_align/src/ 下(与lidar_align同级)
SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
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2022-10-05 13:39:07
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基于scan2map的三维激光slam鲁棒性好, 深度信息精确, 是相关领域的研究热点。但是，为了达到满意的定位精度，还需要构建一个大的稠密地图，这导致scan2map的匹配非常耗时。为了解决这个问题，本文提出了一种基于有向几何点（DGP）和稀疏帧的新型3D激光SLAM（包括闭环检测以及位姿图优化）。前者用于在空间维度上提供点的稀疏分布，后者用于在时间序列中产生帧的稀疏分布。该策略提升了三维激光S
1．TerraSolid系列软件简介TerraSolid系列软件是第一套商业化LiDAR数据处理软件，基于Microstation开发的，运行于Micorstation系统之上，因此需要熟悉Microstation操作的用户才能很好的使用它。它包括：TerraMatch、TerraScan、TerraModeler、TerraPhoto等四个重要模块。2．功能和性能简介2.1载入
3D-LiDAR 结合光学+激光扫描+数据处理技术，实现对人和物体的无盲点检测。 利用专有光学技术实现高精度，高分辨率三维扫描。 到目前为止，传感器只能准确地检测出物体的存在，而且很难感知目标的大小和形状。为了提高精度，必须增加激光器的数量，这就产生了激光束之间出现盲点的新问题。将其专有的光学技术应
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2020-05-25 10:06:00
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# Python Lidar 数据获取：从理论到实践
激光雷达（Lidar）是一种利用激光技术进行距离测量的遥感设备，广泛应用于自动驾驶、地理信息系统（GIS）、环境监测等领域。本文将介绍如何使用Python获取Lidar数据，并进行简单的数据处理。
## Lidar 数据获取流程
首先，我们通过mermaid的journey图来描述获取Lidar数据的流程：
```mermaid
jou
针对这一点，本文提出了LiSA，引入了额外的语义信息来解决这个问题。在推理过程中，只使用LiSA的SCR模块，将冻结的分割模块和知
Lidar激光雷达市场 近年来，激光雷达技术在飞速发展，从一开始的激光测距技术，逐步发展了激光测速、激光扫描成像、激光多普勒成像等技术，如今在无人驾驶、AGV、机器人等领域已相继出现激光雷达的身影。 随着无人驾驶、机器人等领域的兴起，国内外陆续涌现出一批激光雷达公司， 鉴于激光雷达在各领域的重要地位
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2021-06-06 06:50:00
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内容摘要：本文通过分析机载LiDAR系统获取的激光数据的多回波特性，阐述了多回波信息对地物类型信息的揭示作用，并将多回波特性用于减少参与滤波的激光脚点数量。实验证明，本文提出的滤波方案，可以预先剔除掉大部分的植被激光脚点和部分的建筑物激光脚点，这既减少了参与滤波的数据量，又可以改善滤波算法对建筑物和植被的滤除效果。01前言机载LiDAR技术能够主动、快速获取高精度空间三维信息的巨大优势，已经引起了
内容摘要：在测绘领域，激光雷达（LiDAR）测量技术被誉为是继GPS技术之后的又一次技术革命。基于搭载平台类型，可以细分为星载、机载、地面/地基、车载、背包、船载LiDAR等。其中，机载LiDAR测量技术较为常见，主要用于获取被测量区域的高精度、高分辨率的数字高程模型、数字表面模型、电力巡线、林业资源调查、城市三维模型制作等。目前，机载LiDAR又可以进一步细分为有人机LiDAR、无人机LiDAR
