是否可以从LiDAR iOS14中导出点云数据？ - 腾讯云开发者社区

激光雷达的一帧数据是过去一周期内形成的所有数据,数据仅有一时间戳,而非某个时刻的数据,因此在这一帧时间内的激光雷达或者其载体通常会发生运动,因此,这一帧的原点不一致,会导致一些问题,这个问题就是运动畸变...运动补偿的目的就是把所有的点云补偿到某一时刻,这样就可以把本身在过去100ms内收集的点云统一到一个时间点上去，这个时间点可以是起始时刻,也可以是结束时刻,也可以是中间的任意时刻，常见的是补偿到起始时刻...*const po) { 功能函数的名字 : TransformToStart 形参传入的指针pi是输入点的点云地址 po是转换后的输出点的点云地址调用的时候按下面这种方式用就可以了。...有的lidar在内部做了去畸变,那么可以设置DISTORTION为1，则s为1,那么按照上面的定义,就是把全部补偿到点云结束的时刻。...po是转换后的输出点的点云地址。

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【无人驾驶技术系列】光学雷达（LiDAR）在无人驾驶技术中的应用

文章首先介绍光学雷达的工作原理，包括如何通过激光扫描出点云；然后详细解释光学雷达在无人驾驶技术中的应用，包括地图绘制、定位以及障碍物检测；最后讨论光学雷达技术目前面临的挑战，包括外部环境干扰、数据量大、...LiDAR在收集反射点距离的过程中也会同时记录下该点发生的时间和水平角度（Azimuth），并且每个激光发射器都有编号和固定的垂直角度，根据这些数据我们就可以计算出所有反射点的坐标。...高清地图是由众多的点云拼接而成，主要用于无人车的精准定位。高清地图的绘制也是通过LiDAR完成的。安装LiDAR的地图数据采集车在想要绘制高清地图的路线上多次反复行驶并收集点云数据。...计算性能挑战：计算量大从表1可以看到，即使是16线的LiDAR每秒钟要处理的点也达到了30万。要保证无人车定位算法和障碍物检测算法的实时性，如此大量的数据处理是面临的一大挑战。...清华大学本科，纽约州立大学硕士，斯坦福大学博士，云计算平台，深度学习，数据建模，大规模数据库等。曾在谷歌工作多年，参与和负责完成多个项目。

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iOS 14 egret H5游戏卡顿问题分析和部分解决办法

，这个方法每次推送覆盖整个bufferData；而webgl.bufferSubData可以指定offset，只覆盖部分数据。...但由于每次修改的数据量并不多，两者从理论和实际测试来看，都没有区别。...引擎改进从现象和分析过程得出，iOS14确实有性能下降，我们可以从一些维度，尽可能挽回一些性能下降。目前确认可以从引擎层面改进的是index buffer问题。...改进的策略是：判断是否iOS14，如果是，就在每个drawcall前，推送新的index buffer和vertex buffer数据，这些数据只包括本次渲染所需，没有多余数据。...素材开发建议除了从引擎底层解决iOS14卡顿问题，另外，针对游戏业务素材，还可以做一些改动，提高渲染性能： 1、减少龙骨动画层级，减少图元个数； 2、避免使用颜色混合和BlendMode（混合模式）；

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激光雷达生成的图像检测关键点用来辅助里程计的方案

内容概述数据集为了评估关键点检测器和描述子以及我们提出的方法，我们使用了已发布的多模态LiDAR感知的开源数据集，该数据集包含各种LiDAR，其中Ouster LiDAR不仅提供点云，还提供其生成的图像...数据集中使用的Ouster LiDAR是OS0-128，其详细规格显示在表III中。图1:所提出的从连续点云恢复4D对象标签的模型的系统结构概述。...为LiDAR生成的图像搜索最佳预处理配置人工的LiDAR生成图像通常是全景的但低分辨率的，此外这些图像通常表现出相当程度的噪声，这引发了一个问题，即是否可以使用原始图像来促进关键点检测器和描述符算法的功能评估...图6：计算效率 LiDAR 生成的图像关键点辅助 LO 结果表 VIII 和表 IX 中的结果证明，传统的关键点提取器可以实现可比的 LO 平移估计和比 Superpoint 更准确的旋转估计。...例如，一种探索途径可能涉及将从LiDAR生成图像中提取的特征与从点云数据中导出的特征合并，从而促进开发轻量级SLAM系统，该系统由其他传感器（例如IMU）辅助。

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苹果进入下一个十年！抛弃英特尔，WWDC官宣将Mac迁移至自研芯片，首批年底上市

大数据文摘出品作者：刘俊寰、魏子敏放弃15年合作伙伴英特尔，苹果宣布将Mac迁移至自研ARM芯片。...对于苹果来说，这是从Mac上摆脱基于英特尔芯片的重大转变，库克将其称为“Mac的历史性日子”。...也就是说，用户也可以从Chrome中导入历史记录、书签和密码。...在iOS14中，用户可以将重要联系人和对话固定在“消息”顶部，在群聊中，用户可以添加新的线程对话，并提醒某个特定对象。当然，新的Memoji配件也添加了更多选项，包括口罩等。...会提醒用户是否在浏览网页的过程中泄露了密码，家庭模式也终于支持共享订阅了。

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【周末水文】聊聊iPhone12背后的技术

各像素可以完全关闭，以呈现真实深邃的黑色；全部点亮时，则能以 1200 尼特亮度来呈现 HDR 内容。...激光雷达扫描仪激光雷达 (LiDAR) 技术是 NASA 在下一次火星登陆任务中将会用到的技术。...配合 iOS 14 中的深度框架，激光雷达生成的海量高分辨率数据，会覆盖整个摄像头的视野。激光束以纳秒为单位进行脉冲发射，持续不断地测量场景并优化深度图。在增强现实领域，这项技术将彻底改变游戏规则。...iOS14系统这个系统不用我说了吧，有兴趣的可以看看我的这篇文章： “【周末水文】我的iPhone7升级到了iOS14后，又可以再战两年了主要功能汇总我总结下，iPhone12更加耐摔，耐磨

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面向固态激光雷达和惯导的里程计和建图

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。...主要内容图 2: 整个系统的流程整体方案方案如图2所示，3D激光雷达（如Livox Horizon）以10 Hz的常用频率输出点云，并与六轴IMU同步，以更高的频率提供陀螺仪和加速度计测量值（如Xsens...MTi-6705为200 Hz），我们希望估计出激光雷达框架的六自由度运动，同时获得全局一致的地图，首先使用陀螺仪数据对激光雷达扫描得到的原始点云进行下采样和旋转去畸变，然后，提取代表平面和边的特征点...图4：针对固态激光雷达所提出的特征提取方法的图示针对固态激光雷达特征点提取的伪代码图5：从固态激光雷达提取点云（蓝色）的特征 B 基于关键帧滑动窗口优化的紧耦合激光雷达惯性融合基于关键帧的方案最初被提出并广泛应用于视觉里程计...图9：（A）使用提出的传感器套件记录KA城市（B）从Schloss-2上的LiLi OM建图如图10所示，LiLi-OM使用该方案的低成本传感器套件提供精确的里程计和地图结果下表展示了具有典型配置的

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「全真互联·数字孪生」腾讯多媒体·3D点云系统重磅来袭！

然而，需求持续增长的背景下，点云建模、压缩、渲染等技术在学术界和工业界却仍有着相当大的挑战： 1 采集设备昂贵、操作复杂长久以来，三维点云的获取方式主要是依靠LiDAR (激光雷达)，结构光深度相机以及双目立体视觉深度相机等...3 传输数据量大点云数据量庞大，2M稠密动态点云需要占用3.4Gbps的带宽，对点云数据的存储和传输都提出了很大的挑战。...这意味只有具备更高性能的压缩与传输技术，才能够保障三维点云数据在实际带宽下的高效传输。...针对这些情况，腾讯多媒体实验室推出点云系统及相应解决方案，通过点云采集、处理、压缩传输、播放渲染等技术模块实现搭建端到端完整系统链路。...与此同时，腾讯多媒体实验室深度参与国际国内三维点云数据压缩标准的制定，多项技术提案被标准接收。

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Multi-LiCa：一种无运动和无目标的多LiDAR之间的标定框架

对每对源 LiDAR 和目标 LiDAR 运行 GICP，并根据 fitness score 判断配准是否成功，实验发现 fitness score > 0.2 可视为成功配准。...成功配准后，源点云会被转换到目标点云坐标系，并进行合并，从而增加重叠区域，使得最初未直接重叠的 LiDAR 也可以借助新的点云进行标定。...）和 Aeva（绿色）的 LiDAR 点云数据。...EDGAR 数据：从测试驾驶记录中采样 10 组静态场景，并使用手动标定作为基准真值（ground truth）。...从标准差和离群值可以看出，CROON在计算有效标定结果方面存在困难。旋转误差的趋势在两种方法中更加明显。分析个别LiDAR标定时，CROON特别未能对准后LiDAR。

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GRNet网络：3D网格进行点云卷积，实现点云补全

但是之前的方法都是基于一个强烈的假设，即输出点与输入点的三维坐标的相同，因此不能用于三维点云补全。为了解决上述问题，我们引入3D网格作为中间的表征来规范化无序点云，从而明确地保留了点云的结构和背景。...实验作者在 ShapeNet、Completion3D 和 KITTI 三个数据及分别进行了实验，并且与 PCN 等方法进行了比较。...数据集 ShapeNet：最初在 ShapeNet 数据集是 PCN 的工作，由来自8个类别的30,974个3D模型组成。真实值在网格表面上均匀采样 16,384个点。...与 PCN 方法的ShapeNet 数据集不同的是，真实点云上只有2,048个点。 ?...KITTI：KITTI 数据集由现实世界的 Velodyne LiDAR扫描序列组成，也是从 PCN 中获得。对于每一帧，汽车是根据3D边界框提取的，从而获得 2,401个局部点云。

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GRNet网络：3D网格进行点云卷积，实现点云补全

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iOS14适配之【使用AppTrackingTransparency以请求用户授权获取IDFA信息】

iOS14 To use the AppTrackingTransparency framework 1.1、步骤 1.2、 iOS14请求用户授权获取IDFA的代码实现前言在 iOS13 及以前...，系统会默认为用户开启允许追踪设置，我们可以简单的通过代码来获取到用户的 IDFA 标识符。...中，这个判断用户是否允许被追踪的方法已经废弃。...iOS14适配：CALayerDelegate的displayLayer方法的处理机制（问题：无法显示图片） iOS14相册权限适配 iOS14适配【UIDatePicker新增默认样式UIDatePickerStyleInline...现如今iOS14.5正式版已经发布，可以预见是未来开发者想追踪用户数据信息只会越来越难，开发者必须做好构建自己数据体系的准备，要不然就只能接受更低效率的广告投放，或者更依赖于大型媒体平台。 ?

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iOS14适配汇总：【1、隐私权限相关：定位、相册、IDFA 2、KVC相关3、UIView相关；4、网络相关】

see also 前言 I、隐私权限相关的适配【定位授权新增了精确和模糊定位可根据不同的需求设置不同的定位精确度】向用户申请临时开启一次精确位置权限的方案（不同场景可定义不同purposeKey） iOS14...生效）、图片选择器 iOS14 适配:【IDFA Identity for Advertisers 广告标识符】（请求用户授权获取到正确信息）【读取用户剪切板数据会弹出提示】查找哪些SDK使用了剪切板...检测方式可以打条件符号断点，然后把 QMUI 那段代码注释掉，运行起来后会发现依然能命中这个断点，说明系统自身确实是在子线程访问了（UIKit 这种行为特别多，不只是这里）。...所以从原理上看，QMUI 命中这个主线程检测是不可避免的，目前只是做了一些优化，只有真正使用了 QMUITheme 组件时才会出现这个情况，没使用的时候就不会命中，以减少一部分的出错场景。...V、网络相关 iOS14 开启 encrypted DNS 提高安全性，防止DNS 劫持 1、iOS网络请求安全优化：SSL证书验证，让Charles再也无法抓你的请求数据；对请求参数进行签名；2、

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一次采集无需特定目标的LiDAR-相机外参自动化标定工具箱

为了高效地从过去的观测中创建目标点云，我们使用线性iVox结构，该结构简单地将点保留在每个体素的线性容器中。...可以看到稠密点云展现出了在单次扫描点云中难以观察到的丰富几何和纹理信息，对于具有非重复扫描机制的LiDAR，我们只需将所有扫描积累到一个帧中，得到稠密点云，如图1(b)所示。...图3：旋转式LiDAR的点云稠密化，LiDAR积分使得从几秒钟的动态LiDAR数据中创建稠密点云成为可能，稠密化后的点云展示了丰富的几何和表面纹理信息。 C....为了利用基于图神经网络的图像匹配流程，使用虚拟相机模型从稠密点云生成LiDAR强度图像。为了选择最佳的投影模型来渲染整个点云，首先估计LiDAR的视场角（FoV）。...表格V显示了每个标定步骤的处理时间，根据LiDAR和相机模型的组合，从15个数据对中校准LiDAR相机转换所需的时间介于74到249秒之间，虽然Ouster LiDAR和全景相机的组合需要更长的时间，因为这两个传感器都具有

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3D-MiniNet: 从点云中学习2D表示以实现快速有效的3D LIDAR语义分割（2020）

这项工作介绍了3D-MiniNet，这是一种结合3D和2D学习层的LIDAR语义分割新方法。它首先通过新颖的投影从原始点学习2D表示，从3D数据中抽取局部和全局信息。...因此，这项任务非常需要能够快速有效地提供准确语义信息的点云分割模型，这对于处理3D LIDAR数据尤其具有挑战性。...3D-minNet: LIDAR 点云分割上图总结了新颖，有效的LIDAR语义分割方法。...当存在底层空间结构时，卷积可以提取相对于相邻点的每个点的特征，因为上一步的点组是从2D球形投影中提取的。特征融合：最后，应用了具有自注意模块的特征融合。...KITTI基准： SqueezeSeg的工作提供了从KITTI数据集的3D对象检测挑战中导出的语义分割标签。它是一个中等大小的数据集，分为8057个训练数据和2791个验证扫描。

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Lidar-SLAM的历史与现状

就作者所知，这是第一次从各种LiDAR类型和配置的角度对机器人地图学进行了深入的调查，它可以作为学术和工业机器人地图发展的理论和实践指南。介绍 LiDAR-based SLAM的发展历史如图1所示。...回环闭合检测全局数据关联通过识别机器人是否已经到达其在历史瞬间到达的位置，从而生成全局一致的地图，以纠正累积的错误，回环闭合检测通常有两个步骤：（1）使用位置识别找到与当前观察类似的数据库中的点。...因此，它也被称为2D LiDAR，与三维点云相比，2D LiDAR-based SLAM是一种顶视LiDAR SLAM算法，这简化了激光扫描并将数据建图到二维，它类似于图像。...这主要归因于使用iVox（增量体素）数据结构来维护局部地图，可以有效地减少点云配准时间而不影响里程仪的精度。该工作目前与机械和固态LiDAR兼容。...该框架使用旋转驱动的LiDAR的分割点云数据在并发多线程匹配中，以高更新率和低延迟估计6D姿态。

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CVPR 2024 | LiDM：首个可以根据多模态条件生成逼真的激光雷达场景方法，加速107倍

从图像扩散模型到LiDAR扩散模型这一成功让我们思考：我们是否可以将可控扩散模型（Controllable Diffusion Models）应用于自动驾驶和机器人技术的LiDAR场景生成？...例如，给定一组Bounding Boxes，这些模型能否合成相应的激光雷达场景，从而转化为高质量且昂贵的标记数据？或者，是否可以仅从汽车上摄像头捕捉的图像去生成相应的 3D 场景？...相关工作我们从近期自动驾驶相关的扩散模型中观察到了一些现象。基于点的扩散模型，即LiDARGen引入了无条件的LiDAR场景生成。...这种选择基于距离图像和点云之间的可逆和无损转换，以及高度优化的 2D 卷积运算的实质性好处。...为了进一步提高对现实世界中LiDAR 数据真实性的模拟，我们关注三个关键组成部分：图案真实性、几何真实性和物体真实性。首先，我们在自动编码过程中利用曲线压缩来提取LiDAR中点的曲线形态。

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Direct LiDAR-Inertial Odometry：具有连续时间运动校正的轻量级LIO

首先，本文提出了一种新的从粗糙到精细的技术，用于构建连续时间轨迹，其中导出了一组具有恒定加速度和角加速度的解析方程，用于快速并行的逐点运动校正。...预处理 DLIO的输入是由现代的360°机械式LiDAR（如Ouster或Velodyne，10-20Hz）收集的稠密3D点云，以及以更高频率（100-500Hz）的时间同步线性加速度和角速度测量值的...图6从经验上展示了这一点：DLIO可以捕捉到简单或没有运动校正下丢失的微小细节。图6，DLIO可以捕捉到简单或没有运动校正下丢失的微小细节。...在这些测试中使用来自 Ouster 激光雷达的 IMU 数据（100Hz）和 LiDAR 数据（10Hz），以确保传感器之间的时间同步。...由于 FAST-LIO2 在开始时存在滑移问题，为了公平比较，在计算 RMSE 时，我们从 Newer College 数据集中排除了前100个位姿。

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基于激光雷达强度信息的实时SLAM方案

，为避免这个问题，我们从LiDAR生成的点云中提取特征点，并将其与在LiDAR强度图像中识别出的特征相匹配，然后使用提取的特征点执行扫描点云的配准并估计机器人的自我运动，对于后端，我们联合优化相应特征点之间的距离以及地图中识别出的平面的点到平面的距离...主要贡献提出了一种基于LiDAR强度SLAM方法，直接从强度图像中提取特征点并执行扫描点云配准来估计机器人的自我运动，主要贡献包括：一种新颖的基于LiDAR强度图像的实时SLAM系统，旨在解决几何退化问题...为了解决这个问题，我们直接从强度图像中提取和跟踪特征，图1a显示了从Ouster-64 LiDAR生成的强度图像，图像分辨率为1024×64，即使垂直分辨率较低，我们仍然可以提取足够的特征（红色和绿色圆圈是...位姿图优化在地图优化期间，可以获得更好的当前帧姿态估计，一旦完成，使用优化结果来纠正未来帧的漂移，并实时发布高频率优化的里程计，在后端，基于LiDAR关键帧构建位姿图，首先使用三个标准从整个LiDAR...，如果无法将其与历史描述子匹配，则没有找到此关键帧的回环，如果我们成功匹配了以前的关键帧，则可以将其放入异常值剔除程序中，以测试是否存在错误的回环，如果是正确的，则可以在姿态图中的当前因子节点和回环候选因子节点之间添加此回环约束

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旷视科技和东北大学联合提出：多LiDAR与相机系统的无靶标内外参联合标定方法

从结果可以看出，对于具有共同视野的传感器，本文的标定精度为0.04°和0.5 cm；对于没有共同视野的传感器，标定精度为0.08°和1 cm。...根据IMU的姿态和LiDAR与IMU之间的外参，可以推导出LiDAR点云地图。拼接效果如图9所示。通过测量推导出的LiDAR点云地图的精度，可以评估外参的准确性。...从图中的LiDAR拼接点可以看出，不同LiDAR的点云本质上是重叠的。这是因为本文基于自适应体素地图构建了LiDAR之间的共同视野关系，导致LiDAR之间的重叠度很高。图 10....可以看到，点云的厚度在2cm以内。由于LiDAR的距离测量误差大约为2cm，因此本文标定的外参误差在合理范围内。...从拼接缝隙可以看到，图像拼接效果相当好。图 11. 使用本文标定的外参合并鸟瞰图 (BEV) 视角的 FOV190 图像。

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ALOAM:激光雷达的运动畸变补偿代码解析

【无人驾驶技术系列】光学雷达（LiDAR）在无人驾驶技术中的应用

iOS 14 egret H5游戏卡顿问题分析和部分解决办法

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【周末水文】聊聊iPhone12背后的技术

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GRNet网络：3D网格进行点云卷积，实现点云补全

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iOS14适配之【使用AppTrackingTransparency以请求用户授权获取IDFA信息】

iOS14适配汇总：【1、隐私权限相关：定位、相册、IDFA 2、KVC相关3、UIView相关；4、网络相关】

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