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第三期:一起来学SLAM

激光雷达:通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离,通过水平旋转扫描或相控扫描测角度,并根据这两个数据建立二维的极坐标系;再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维...

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光场领域深度估计

本文将介绍光场领域进行深度估计的相关研究。光场相机是有一种区别于结构光,TOF,和双目相机的深度相机。 In this post, I’ll introduce...

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3D深度学习课程

Stanford CS231A: Computer Vision-From 3D Reconstruction to Recognition

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VO视觉里程计

VO(Visual Odometry)视觉里程计是通过车载摄像头或移动机器人的运动所引起的图像的变化,以逐步估计车辆姿态的过程。

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LaserNet:一种高效的自动驾驶概率三维目标探测器

本文介绍了一种基于激光雷达数据的激光网络自动驾驶三维目标检测方法——LaserNet。高效的处理结果来自于在传感器的自然距离视图中处理激光雷达数据。在激光雷达视...

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Lidar Point clound processing for Autonomous Driving

A list of references on lidar point cloud processing for autonomous driving

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激光雷达目标检测

本文为美团点评无人配送部技术团队主笔,为您带来的是自动驾驶中的激光雷达目标检测。(本文来源:美团无人配送)

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高精地图介绍

高精度地图,通俗来讲就是精度更高、数据维度更多的电子地图。精度更高体现在精确到厘米级别,数据维度更多体现在其包括了除道路信息之外的与交通相关的周围静态信息。

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自动驾驶中单目摄像头检测输出3-D边界框的方法概述

本文是来自黄浴博士的知乎专栏,主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授...

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自动驾驶系统的传感器标定方法

本文是来自黄浴博士的知乎专栏,主要概述自动驾驶系统中的传感器的标定的方法。讨论不同传感器之间的外参标定,特别是激光雷达和摄像头之间的标定。本文已获得黄浴博士授...

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三维点云数据集

本文是来自四季豆豆的CSDN的博客,主要是介绍各种数据集。如有补充请大家积极留言,并且希望大家能够在阅读论文或者有推荐的论文或者开源代码,只要和点云相关,都可...

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单视图三维重建

《Learning Shape Priors for Single-View 3D Completion and Reconstruction 》。再此分享给大...

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PCL_common模块api代码解析

上周点云公众号开启了学习模式,由博主分配任务,半个月甚至一个月参与学习小伙伴的反馈给群主,并在微信交流群中进行学术交流,加强大家的阅读文献能力,并提高公众号的分...

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nanoflann库

点云处理过程中可能会遇到寻找最临近点的问题,常用的解决方案就是用空间换效率。例如建立kd-tree等树状结构来代替遍历。

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Iterative Closest Point Algorithm

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PointNet:三维点云分割与分类的深度学习—概述

本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解,PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络,它很好地体现了输入点云的序列不变性。

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点云存储文件格式简介

在众多存储点云的文件格式中,有些格式是为点云数据“量身打造”的,也有一些文件格式(如计算机图形学和计算机和学领域的3D模型或通讯数据文件)具备表示...

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系列文章(二)| VS2013-MPI v7-静态编译-Boost1.6.1

7. VS2013-Qt5.5.1-VTK7.0.0-Boost1.6.1-Qhull2015.2-FLANN1.8.4-Eigen3.2.8-OpenNI2....

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系列文章(一)|VS2013-Qt5.5.1-动态编译-VTK7.0.0

7. VS2013-Qt5.5.1-VTK7.0.0-Boost1.6.1-Qhull2015.2-FLANN1.8.4-Eigen3.2.8-OpenNI2....

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3D Models and Matching

Many different representations have been used to model 3D objects.

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