【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=KR\|tX p=KR∣tX

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
生成论实验室9 小时前
我们给AI装上了判断力
人工智能·深度学习·语言模型·机器人·自动驾驶
江汉似年13 小时前
Latent-WAM 核心技术深度解析:从设计哲学到实现细节
自动驾驶·worldmodel
拓研C14 小时前
EM-Core自动驾驶类脑世界模型——全域客观认知底座(V1.0 正式版)
人工智能·机器学习·架构·机器人·自动驾驶·迁移学习·agi
生成论实验室18 小时前
给机器人和自动驾驶装上判断力,会怎样?
人工智能·深度学习·机器学习·机器人·自动驾驶
爱娶媳妇的苗同学3 天前
MV2DFusion 3D-BEV检测学习教程
目标检测·3d·自动驾驶·transformer
先把态度摆正3 天前
NAVSIM数据驱动仿真平台
自动驾驶
ggabb3 天前
汉语相对英语的核心对比优势分析
人工智能·自然语言处理·自动驾驶
小白要努力sgy4 天前
实时通信框架CyberRT
c++·自动驾驶·实时通讯
Embedded-Xin4 天前
ROS2进阶—ROS2生命周期节点
linux·机器人·自动驾驶·嵌入式
于小猿Sup4 天前
ROS Noetic搭建PX4仿真环境
linux·c++·自动驾驶