近年来，三维激光扫描技术不断发展并日渐成熟，三维扫描设备也逐渐商业化，三维激光扫描仪的巨大优势就在于可以快速扫描被测物体，不需反射棱镜即可直接获得高精度的扫描点云数据，这样一来可以高效地对真实世界进行三维建模和虚拟重现。
无人机就是无人驾驶飞行器，用无人机的测绘发展在国内也有十多年了，成本低，速度快是该方式测绘的主要优点。
文章：Maximum Likelihood Remission Calibration for Groups of Heterogeneous Laser Scanners
因为明天可以去速腾看激光雷达，这里我就简单的写一下过于雷达的一些技术的问题，不过话说到这里，我看看我手边有什么雷达？
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
生活中无论是手机解锁、智能门锁、打卡机等，都还会用到指纹解锁。电影中还会出现这样的桥段，有心之人将某人的指纹提取复制出来，然后用其指纹为非作歹，比如……代替他人打卡。
文章：Lightweight 3-D Localization and Mapping for Solid-State LiDAR
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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，并提高公众号的分享效果。在此期待更多的同学能参与进来！
光学三维测量是一项集机械，电气，光学，信息工程技术于一体的前沿技术。该技术应用光学成像原理，对现实世界的物体进行扫描，通过复杂的数据分析、数字图像处理得到目标物体的三维形态数据。该技术几乎不受目标物体的形状限制，经过处理的虚拟数据具有广泛的应用价值。本次设计课题为双目三维光学测量硬件系统设计。本文以格雷码结构光三维测量为编码原理，用SolidWorks建立三维模型，MeshLab处理点云数据图像。硬件方面，除了PC，核心器件为美国德州仪器公司研发的DLP4500系列投影仪，以其先进的DMD（数字微镜器件）技术进行光栅的投射。相位移基本算法:通过采集10张光栅条纹图像相位初值，来获取被测物体的表面三维数据。
您知道3D扫描可以成为启动3D打印项目的一种方式吗？实际上，我们可以通过使用3D建模软件或通过使用3D扫描设备来构建对象的三维模型。如果您对3D打印感兴趣，那么您可能会对3D扫描运用于3D打印机的工作原理产生好奇。
文章：Single-Shot is Enough: Panoramic Infrastructure Based Calibration of Multiple Cameras and 3D LiDARs
大教堂坐落在巴黎市中心塞纳河上的一个小岛ÎledelaCité之上，其标志性的飞拱，玫瑰窗和肋骨拱顶结构，被认为是法国哥特式建筑的最佳典范之一。而其中收藏的众多珍贵艺术品，更是无价的世界文化遗产。
点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示，而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。不经如此，除（X,Y,Z）代表的几何位置信息之外，点云数据还可以表示一个点的RGB颜色，灰度值，深度，分割结果等。
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室和杭州相芯科技有限公司的联合研究团队提出了自由式材质扫描的可微分框架，并研制了材质外观扫描仪原型，实现了对非平面的复杂外观的高精度采集建模，研究论文已被 ACM SIGGRAPH 2021 接收。 三维扫描仪是一种通过结构光（structured lighting）来获取物体表面精确几何信息的科学仪器，经过二十多年的发展，已经形成了相当成熟的商用市场。三维扫描仪的代表性产品包括德国蔡司的 Comet、卢森堡 Artec3D 的 S
在缺乏鲁棒的视觉特征的环境中，运动结构（SfM）通常无法估计准确的姿势，在这种情况下，最终3D网格的质量会降低，克服这个问题的，一种方法是将单目相机的数据与激光雷达的数据结合起来。这种联合传感器的方法可以捕捉环境中精细的细节和纹理，同时仍能准确地表示无特征的对象，然而，由于这两种传感器的特性根本不同，因此融合这两种传感器模式是非常具有挑战性。
激光牛仔裤洗水机通过激光三维动态聚焦扫描仪，把激光束投射到工件的表层而产生出各种清晰的逼真立体的图像。颠覆和替代了传统洗水工艺，实现了洗水行业高效环保的工艺升级换代。目前该激光洗水技术现在开始逐渐的取代大量使用化学原料和水资源的水洗工艺，真正体现环保、高效、健康、节能！
美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University，CMU）与美国东北大学（Northeastern University）联合开发了“空中基础设施分析机器人”（Aerial Robotic Infrastructure Analyst，ARIA）。该无人机集成了照片与视频捕获技术和先进的激光扫描仪，能够生成关于桥梁的高分辨率三维模型，供地面检修人员进一步分析。 卡耐基梅隆大学教授指出：“使用无人机检查桥梁的结构性问题能够获取桥梁性能数据，无需人工危险作业。”然而，这款无人机的设计用途
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文通过对4个具体任务的研究，围绕模型设计、多模态融合、稀疏数据分析、无监督学习、域适应和域泛化等关键问题展开研究。 与2D图像数据相比，3D信息与人类的视觉感知更密切相关，有助于智能机器更好地了解世界。三维信息预测和理解，如结构预测和语义分析，在三维视觉感知中起着重要的作用。具体到3D结构，比如深度数据，虽然我们可以从各种3D传感器中获取它，但在机器学习框架中，仍然有大量的尝试从单个图像、视频序列、立体声数据或多模态数据中预测它。主要原因是3D传感器通常价格昂贵，
大多数自动驾驶汽车使用 3D 激光扫描仪（即所谓的 LiDAR）来感知周围的 3D 世界。LiDAR 生成汽车周围场景的局部 3D 点云。这些 3D 点云广泛用于众多机器人和自动驾驶任务，如定位、物体检测、避障、映射、场景解释和轨迹预测。一个典型的 LiDAR 传感器每秒生成大约 10 个这样的点云。
冰川雷达测厚仪、3D激光扫描仪、无人机航拍、极高海拔气象站、微波辐射计、“极目一号”Ⅲ型浮空艇……连日来，多种先进仪器设备在“巅峰使命”珠峰科考活动中“大显身手”，助力科研工作者在极高海拔实现新突破、创造新纪录。
作者：Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang
ReCap Pro 2021是近年来备受业界关注的一款三维建模软件，它能将现实世界中的物体转换为数字化的三维模型，从而实现数字化的设计、创意和文档管理。该软件因其出色的功能和易于使用的界面而备受好评，已经成为建筑师、工程师、地理信息系统专业人员等众多行业中的必备工具。
CloudCompare是一个三维点云（网格）编辑和处理软件。最初，它被设计用来对稠密的三维点云进行直接比较。它依赖于一种特定的八叉树结构，在进行点云对比这类任务时具有出色的性能【1】。此外，由于大多数点云都是由地面激光扫描仪采集的，CloudCompare的目的是在一台标准笔记本电脑上处理大规模的点云——通常超过1000万个点云。在2005年后，cloudcompare就实现了点云和三角形网格之间的比较。随后，许多其他点云处理算法（配准、重采样、颜色/法线向量/尺度、统计计算、传感器管理、交互式或自动分割等）以及显示增强工具（自定义颜色渐变、颜色和法向量处理，校准图像处理、OpenGL着色器、插件等）
摄像头：可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
摄像头可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
欧洲联合研究项目TACO（带物体检测的三维自适应相机）开发出一种全新的三维摄像系统，能帮助机器人实现更多的功能。 在具完整功能的原型上，关键的硬件组成部分是德国德累斯顿的弗劳恩霍夫研究所光子微系统（IPMS）提供的一种全新的MEMS扫描技术，此技术能够模拟人类视觉，在不增加数据量的情况下，以更高的分辨率扫描周围相关的物体。 只处理重要的视觉数据 机器人通常缺少像人类视觉那样的实时处理的空间信息和必要的人工三维视觉对焦能力。此外，如果储存的信息太多，也不能快速处理并做出反应。 弗劳恩霍夫IPMS的研究人员开发
在自动驾驶、机器人、AR/VR领域，越来越多的方案开始采用多相机、多激光雷达的配置来达到多传感器融合的目的。多模态传感器标定是这些系统正常运行的前提，但是目前的多模态传感器标定方案仍然很麻烦，需要大量的人工介入，不适合部署到产线上。本文提出一种多相机、多雷达系统的外参标定方案，只需要采集一帧数据即可完成标定。我们设计并建立一种全景基础设施，相机和激光雷达只需要一帧数据就能在这个基础设施中完成定位。我们在三种不同传感器配置的设备上进行实验，验证了我们提出的方法在极大的提高效率的同时可以保证标定精度。
之前在微信公众号中更新了以下几个章节 1，如何学习PCL以及一些基础的知识 2，PCL中IO口以及common模块的介绍 3, PCL中常用的两种数据结构KDtree以及Octree树的介绍
随着智能制造的发展，工厂智能化已成为必然趋势,无人搬运车(Automated Guided Vehicle，简称AGV)作为自动化运输搬运的重要工具，近年来的应用越来越广泛。很多制造和仓储物流都考虑使用AGV小车，但是对它不是特别了解，不知道选用那种类型的AGV产品，然后会担心AGV的种种问题。
随着智能制造的发展，工厂智能化已成为必然趋势,无人搬运车(Automated Guided Vehicle，简称AGV)作为自动化运输搬运的重要工具，近年来的应用越来越广泛。很多制造和仓储物流都考虑使用AGV小车，但是对它不是特别了解，不知道选用那种类型的AGV产品，然后会担心AGV的种种问题。而导航导引技术作为AGV的核心技术之一，无疑是选择的关键，今天我们介绍下市场常见的多种不同导航方式AGV，让更多的使用者有一个简单的了解。
机器之心专栏 机器之心编辑部 如何数字化真实世界中的复杂物体是计算机图形学与计算机视觉中的经典问题，在文化遗产、电子商务和电影特效等诸多领域有着广泛的应用。高精度数字化结果由三维几何与高维外观组成，能在虚拟世界中高保真地重现出本体在任意光照和视角下的「流光溢彩」。 为了提升数字化采集中的信噪比，浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室和杭州相芯科技有限公司的研究团队首次提出了能同时采集几何与外观信息的轻量级高维结构光光源，通过 LED 阵列与 LCD 面板组合，等效构建了 3072 个分辨率约为
日前，苹果公司正式发布了2020 iPad Pro。设备采用A12Z芯片，并包括Ultra Wide摄像头和液态视网膜显示屏，以及常规的摄像头、传感器和扬声器阵列。但亮点功能是LiDAR扫描仪将用作深度传感器，而它具有促进全新层次AR体验的潜力。
德国马普智能系统研究所开发出了两款新一代机器人。这种机器人可以像人一样具有自我学习和自我适应环境的功能，被称为仿人机器人，未来可以在许多复杂的环境中替代人类工作。 目前国际上开发的大多数智能机器人在复杂环境中还难以做到像人一样动作自如，机器人面对复杂的地形或障碍物，无法像人一样及时反馈信息，并做出适应环境的新决定。例如在一个倒塌的核反应堆里进行关闭阀门、操作电泵等动作。这些机器人只能根据事先设定好的程序进行动作，无法根据新的环境做出调整。 两款仿人机器人，其中一款被称为阿波罗的机器人，有两个灵巧的手臂和一个
智能机器人在防灾、救援和营救工作中的使用在日益增多，尤其是在那些会对人身造成威胁的地点。如今，利用机器人搜索经历了爆炸、地震或其他自然灾害的幸存者或帮助了解难以靠近区域的情况，使他们成为了人们不可或缺的帮手。maxon motor的高性能EC电机为日本救援机器人"Quince"提供了强大动力。投入灾区使用的机器人必须具备极高的适应性。他们最好要相对小巧，不能太重，而且要易于操控，这样才能穿过缝隙或狭小的通道，从而深入到建筑物的中心。此外，复杂地形也不应成为他们的障碍。这些救援机器人要在救援人员对受灾地区进行
三维点云分割既需要了解全局几何结构，又需要了解每个点的细粒度细节。根据分割粒度的不同，三维点云分割方法可以分为三类:语义分割(场景级)、实例分割(对象级)和部分分割(部分级)。
ReCap Pro 2021是由Autodesk开发的一款专业的点云数据处理软件，旨在通过简化扫描点云数据的处理流程，提高用户的工作效率以及准确性。
近期，一群来自以色列的安全研究专家发明了一种能够从物理隔离网络中窃取数据的新技术。研究人员表示，他们可以通过扫描仪来控制目标主机中的恶意软件，然后从这台物理隔离网络中的计算机提取出目标数据。 00
【新智元导读】微软亚洲研究院AI大咖童欣在中国科技大学进行题为《数据驱动方法在图形学中的应用》的前沿演讲，解释了如何通过数据驱动的方法来处理图形学问题，以及最新的图形方面的解决方案。 微软亚洲研究院童
数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)，其中x,y代表空间坐标，f代表点（x,y）处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点：
随着人脸识别技术的广泛落地，为了提高识别的准确率，针对人脸重建的技术也在不断迭代升级，重建精度越来越高。
文章：Optimising the selection of samples for robust lidar camera calibration
大数据文摘出品 作者：Caleb 公元79年，维苏威火山爆发，山下庞贝城被火山熔岩掩埋，一直到公元18世纪才开始有规模的挖掘。 甚至在近几年，有关庞贝的历史细节仍然在不断被完善。 2020年11月，考古学家在庞贝附近的一个乡间大宅遗址中发现了两具男性遗体残骸。根据对这两具遗体残骸的检测，庞贝遗址考古公园的官员表示，其中一人应该有较高社会地位，另外一人可能是他的奴隶。 考古公园园长Massimo Osanna表示，他们当时可能是为了躲避火山爆发喷出的熔岩，“却被熔浆冲走了”。 作为世界上最吸引人的考古遗迹
玛雅文化约形成于公元前1500年，是美洲非常重要的古典文化，也是世界最重要的古文化之一。虽然处于新石器时代，但是玛雅人在天文学、数学、农业、建筑工程及文字等方面都取得了极高的成就。 其中，玛雅文明中
文章：SLAM and 3D Semantic Reconstruction Based on the Fusion of Lidar and Monocular Vision
在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中，在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象，在感知系统中，将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。
在开发自动驾驶汽车的激烈竞争中，激光雷达（LiDAR），这种类似雷达的激光系统，已经成为最关键的硬件组件之一。激光雷达系统生成精确且对计算机友好的点云数据作为3D 世界地图，以改进自动驾驶汽车的感知和安全性。然而，激光雷达点云的语义分割这个重要任务仍然是AI研究人员的重大挑战。标注3D点云数据的缺乏阻碍了深层神经网络在语义分割任务上的进一步性能提高。尽管一些自动驾驶公司已经发布了一些数据集，但是激光雷达传感器的不同配置和其他领域的差异不可避免地导致了在一个数据集上训练的深度网络不能在其它数据集上表现良好的问题。为了弥补激光雷达传感器中3D点云采样的差异所造成的域差异，谷歌的一个研究小组最近提出了一种新颖的“完全标记”域适应方法。
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