【点云】激光点云建图评测

处理工具

  1. Pcap合并软件
bash 复制代码
sudo apt install wireshark-common
  • 合并Pcap文件,路径为数据文件夹下,
bash 复制代码
#mergecap -w <输出的新Pcap> <输入的Pcap>
mergecap -w lidar_output.pcap slice2099-06-01/LIDAR/lidar.pcap slice2099-06-02/LIDAR/lidar.pcap
  1. 可视化软件
    Meshlab、禾赛Pandar View

点云3D重建的评测

1. 平面特征厚度

从点云LAS文件提取地面厚度指标:输入采样点坐标文件,输出各个采样点为中心 X m 2 Xm^2 Xm2最大厚度、90%最大厚度、厚度标准差与RMS等,类似标志牌的点云厚度评测。

2. 控制点精度

  1. 控制点绝对精度评测

3. 世界坐标点云重投影图像帧匹配精度

基本过程描述:某一时刻图像,查询INS位姿,利用Tci计算相机位姿,

点云从世界坐标转换到相机坐标,利用齐次坐标表达,
T c i ∗ T i w ∗ P w T_{ci}*T_{iw}*P_w Tci∗Tiw∗Pw

相机重投影
p = K [ R ∣ t ] X p=K[R|t]X p=K[R∣t]X

问题:重投影点云与图像特征距离偏大。

分析:LiDAR与INS的外参或INS与相机的外参误差过大。

验证方法:LiDAR与INS采用连续时间系统标定,与依靠INS定位的标定参数比对;标定Camera-LiDAR外参作真值,检验外参标定结果。

解决:相机与INS的外参Tci中的Z轴加0.3度,平移量z轴减去0.1m,使得某设备某次的建图重投影OK;建议LiDAR与INS的标定方法与相机和INS的标定在原理保持一致。

相关推荐
Mr.Winter`1 天前
障碍感知 | 基于3D激光雷达的三维膨胀栅格地图构建(附ROS C++仿真)
人工智能·机器人·自动驾驶·ros·具身智能·环境感知
数字芯片实验室13 天前
特斯拉HW5要上3nm工艺,自动驾驶芯片的军备竞赛
人工智能·机器学习·自动驾驶
小虎卫远程打卡app13 天前
自动驾驶避障思考
人工智能·chatgpt·自动驾驶
点云SLAM13 天前
PyTorch 中torch.clamp函数使用详解和实战示例
人工智能·pytorch·python·自动驾驶·slam·3d深度学习·张量操作
aixingkong92114 天前
需求初步探讨-从OR-AR
服务器·嵌入式硬件·自动驾驶·硬件工程
地平线开发者14 天前
地平线高效 backbone: HENet - V1.0
算法·自动驾驶
摘取一颗天上星️18 天前
自动驾驶技术路线之争:视觉派、激光雷达派与融合派,谁将引领未来?
人工智能·机器学习·自动驾驶
一点.点18 天前
MPDrive:利用基于标记的提示学习提高自动驾驶的空间理解能力
人工智能·自动驾驶
vlln20 天前
【论文解读】AgentThink:让VLM在自动驾驶中学会思考与使用工具
人工智能·机器学习·自动驾驶
数据堂官方账号20 天前
七大技术路线解析:自动驾驶如何被数据重新定义
人工智能·机器学习·自动驾驶