首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

ARKit使用激光雷达网格平滑估计平面

ARKit是苹果公司推出的增强现实(Augmented Reality)开发框架,用于在iOS设备上创建沉浸式的增强现实体验。它结合了摄像头和传感器数据,使开发者能够在现实世界中叠加虚拟对象。

激光雷达(Lidar)是一种传感器技术,通过发射激光束并测量其返回时间来获取环境中物体的距离和形状信息。在ARKit中,激光雷达用于进行环境感知和深度感知,以提供更准确的虚拟对象定位和交互。

网格平滑是指对激光雷达获取的点云数据进行处理,以消除噪声和不规则性,使得平面表面更加平滑和连续。通过对点云数据进行滤波和插值等算法处理,可以得到更精确的平面估计结果。

平面估计是ARKit中的一个重要功能,它能够识别和跟踪现实世界中的平面,如地面、桌面、墙壁等。通过激光雷达的数据和算法处理,ARKit可以实时检测平面的位置、大小和姿态,并将虚拟对象与平面进行交互。

ARKit使用激光雷达网格平滑估计平面的优势在于提供更准确和稳定的平面检测和跟踪能力。激光雷达可以提供高精度的深度信息,使得平面估计更加准确,而网格平滑算法可以消除噪声和不规则性,使得平面表面更加平滑和真实。

ARKit的应用场景非常广泛,包括游戏、教育、商业、医疗等领域。例如,在游戏中,ARKit可以将虚拟角色和道具与现实世界进行融合,创造出沉浸式的游戏体验。在教育领域,ARKit可以用于创造交互式的学习内容,使学生更加直观地理解抽象概念。在商业领域,ARKit可以用于虚拟试衣、室内设计等场景,提供更真实的购物和体验方式。在医疗领域,ARKit可以用于医学教育、手术模拟等方面,提供更精确和安全的医疗服务。

腾讯云相关产品中,与ARKit相关的产品包括腾讯云AR开放平台和腾讯云AR SDK。腾讯云AR开放平台提供了丰富的AR技术和服务,包括平面检测、虚拟物体跟踪、人脸识别等功能,开发者可以通过API接口进行调用。腾讯云AR SDK是一套用于iOS开发的软件开发工具包,提供了ARKit的封装和扩展,简化了AR应用的开发过程。

腾讯云AR开放平台介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/ar 腾讯云AR SDK介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/ar-sdk

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ARKit示例 - 第2部分:平面检测+可视化

一旦我们在本文中完成了平面检测,在以后的文章中我们将使用它们将虚拟对象放置在现实世界中。...当用户移动更多并且我们获得越来越多的功能时,这些3D姿势估计会得到改善。 对于平面检测,一旦您在3D中有许多特征点,您就可以尝试将平面拟合到这些点,并在比例,方向和位置方面找到最佳匹配。...快速移动  - 这对于ARKit来说是主观的,通常如果您只使用图像来检测和估计3D姿势,如果您移动相机太快,最终会出现模糊图像,导致跟踪失败。...然而,ARKit使用称为视觉 - 惯性测距的东西以及图像信息ARKit使用设备运动传感器来估计用户转向的位置。这使得ARKit在跟踪方面非常强大。...我在SCNPlane几何体中添加了Tron样式的网格纹理,我在这里省略了它,但你可以查看源代码。

2.9K20

CVPR 2024 | 巨幅提升24%!LiDAR4D会是LiDAR重建的答案么?

LiDARsim重建网格表面表示,并使用神经网络来学习光线下降特性。此外,值得注意的是,还有其他表面重建工作,如NKSR,可以将激光雷达点云转换为网格表示。...基于MLP、体素网格、三平面、向量分解和多级哈希网格的各种神经表示已被充分用于重建和合成。然而,大多数工作都集中在以目标为中心的室内小场景重建上。随后,几部作品逐渐将其扩展到大型户外场景。...然而,TiNeuVox等密集网格表示由于其立方体增长的复杂性,对于大规模场景是不可缩放的。因此,我们遵循K平面,将场景空间分解为多个正交平面中的特征组合,以大幅减少参数量。...有鉴于此,我们采用低分辨率的多平面特征进行整体平滑表示,并采用高分辨率的哈希网格来处理更精细的细节,最终在大规模场景重建中实现高精度和高效率。...我们使用单独的MLP来获取时间聚合的平面和哈希特征,以及位置编码的视点作为预测的输入。

33210

轻量级实时三维激光雷达SLAM,面向大规模城市环境自动驾驶

NDT将点云划分为许多小网格,然后计算网格之间的概率分布。连续可微概率密度用于估计连续LiDAR帧之间的自主运动。然而,该算法对旋转角度敏感,并且配准精度受网格大小的影响。...通过配准提取的边缘和平面点来估计车辆的姿态。最后,使用两步循环检测来优化全局图,消除累积误差。我们的系统的有效性和鲁棒性已在数据集KITTI[15]和MVSECD[16]上得到验证。...LOAM计算同一直线束上几个相邻点云的平滑度,以提取边缘特征和平面特征,并优化点对线和点对平面距离残差,以获得里程计姿态。在LOAM的基础上,LeGO LOAM[9]提出了一种轻量级SLAM系统。...使用深度信息对非地面点进行排序。通过自适应提取方法从非地面点提取边缘和平面特征。基于两个连续帧中特征点的对齐,获得车辆运动的相对姿态。车辆的里程计可以通过累积时间上的相对位置来估计。...p_i(x_i,y_i,z_i)LOAM[8]提出了一种特征提取方法,以计算同一波束上几个相邻点的局部平滑度。但是,由于平滑度值相等,在几何退化情况下可能会失败。

3.3K71

基于线段的激光雷达和单目联合曲面重建

摘要 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。...第一个是激光雷达增强的运动恢复结构模块,该模块处理来自激光雷达和相机检测到的3D线段,并提取和合并不同视图中的三维线段,然后使用对应线的搜索功能,可以创建线簇,并剔除一些错误的匹配线,对新代价函数的优化产生新的姿态估计...第二模块是利用新的位姿估计3D线段,基于图像和激光雷达扫描点云的组合信息重建曲面网格。...由于激光雷达扫描点云信息无法提供任何纹理信息,我们丢弃与平面对应的线(即仅与纹理变化对应),而是将激光雷达和相机关联聚焦在边缘线部分(即与局部曲面法向量变化对应的线)。...因此,除了二维线段外,我们还根据平滑度分数从激光雷达点云中中检索边缘点,然后根据其像素距离将生成的边缘点与2D线段进行匹配。

79310

ICRA2021| Intensity-SLAM:基于强度辅助的大规模环境定位和建图

根据局部平滑度将特征点分割为边缘特征和平面特征,然后分别通过边缘到边缘和平面平面的匹配计算机器人位姿。...因此,表面反射率ρ仅与入射角α和测量距离R通过: 对于激光雷达扫描,该距离可以很容易地测量到。因此,可以通过分析局部法线来估计入射角。...Salient Point Selection and Feature Extraction 激光雷达扫描通常由数万个点组成。使用ICP等原始点云匹配方法的计算效率较低。...请注意,对于墙等平面平滑度值较小;而对于拐角点或边缘点,平滑度值较大。因此,对于每次扫描,边缘特征从大σ点中选择Pε∈P,并从低σ点中选择平面特征Ps∈P。 C....我们使用强度测量I(ηi|z1:t)来表示每个网格单元mi[26],而不是概率函数。

95120

激光视觉惯导融合的slam系统

通过在视觉中使用雷达点云可以避免特征的提取和三角化,同时可以在测量层对视觉和激光雷达进行融合。 开源了这项伟大的工作。...状态估计: 系统利用紧耦合的ESIKF来进行状态估计,首选需要知道两个运算的定义: 其中Exp和Log表示旋转矩阵和旋转向量之间的基于罗德里格斯公式的映射关系。...(这里多说一点,在做自动驾驶的时候,由于观测后的补偿量可能较大导致位姿产生小范围的跳变,所以我们一般都会把大的补偿量分成小的补偿量进行补偿,虽然这种做法不严密但是能保证位姿的平滑性,大家也可以想想有什么更好的办法...帧到地图的量测更新: 激光雷达的测量模型: 新的激光帧来之后首先进行点云运动畸变矫正,当进行帧到地图匹配到时候我们假设新观测的点在和他近邻的地图中的平面上(用方向向量和中心点表示),如果先验的位姿是准的可以得到如下约束...为此作者将当前图像分成40×40像素的网格,并在其上投影最近一次激光雷达扫描中的点。每个网格中具有最高梯度的投影激光雷达点将添加到视觉全局地图中,以及在其中提取的patch和相机位姿。

44930

均匀B样条采样从LiDAR数据中快速且鲁棒地估计平面

通过提取每个网格单元中的最大观测反射高度,可以构建一个组合高度图,该高度图显示了地面表面的估计结果。 图1:估计的地面表面(顶部)是所提出方法的结果。...在随后的处理步骤中,我们可以使用每个网格单元中观测到的最大反射高度(中间)来构建一个组合高度图(底部)。白色/蓝色/红色:无/低/高数值。 主要步骤如下: 1....平滑性约束:为了减少过拟合和噪声的影响,文章引入了平滑性约束,以控制地面估计的光滑度。通过引入正则化项,将平滑性约束融入到优化问题中。 3....不同地面模型的比较 首先比较了在仅使用地面点进行估计(无异常点的情况下)时不同地面模型的准确性。在这里将我们的UBS模型与三次多项式、估计和预校准的地面平面进行比较。...LUX4L激光雷达

13120

F-LOAM:基于激光雷达的快速里程计和建图

对于每个扫描输入,提取边缘和平面特征,分别匹配到局部边缘图和局部平面图,并考虑局部平滑度进行迭代姿态优化。...在连续扫描点云帧中,具有较高局部平滑度的边缘特征和具有较低平滑度的平面特征通常是一致的。这些点对于匹配更为重要。为了提高定位精度,在迭代姿态估计中还考虑了局部几何特征。...对于每一个点云,我们聚焦在水平面上,并通过计算局部曲面的平滑度。...在本篇论文中提出使用两级失真补偿来降低计算成本。请注意,大多数现有的三维激光雷达能够以10赫兹以上的频率运行,两次连续激光雷达扫描之间的时间通常非常短。...与传统方法相比,我们提出使用非迭代的两级失真补偿来减少计算量。另外,在连续扫描点云帧过程中,通常会提取局部平滑度较高的边缘特征和平滑度较低的平面特征,这对于扫描帧与地图的匹配更为重要。

1.2K20

PaGO-LOAM:基于地面优化的激光雷达里程计

图1:地面移动平台基于地面分割的激光雷达里程计框架概述,以研究地面分割对激光雷达里程计的影响,通过使用地面分割框架,可以轻松测试地面分割对激光雷达里程计的影响,可以很容易地更改地面分割模块 如图1所示,...2) 基于深度图像的平滑程度提取边缘特征和平面特征。 3) 通过使用特征的对应关系获得连续扫描之间的变换矩阵来估计位姿。 4) 将要素映射到全局点云地图。...5) 使用合成的激光雷达里程计累积全局点云地图。在本文中,在步骤1上启用了切换地面分割模块。以下重点介绍了地面优化激光雷达里程计的过程。...在LEGO-LOAM方案中,需要投影的深度图像来进行特征提取,更具体地说,通过计算距离图像中每个像素的平滑度,距离图像用于特征提取,地面图像用作图像平面的mask,以从地面和非地面物体中识别平面特征。...C、 现有地面分割的潜在局限性 最初,LEGO-LOAM使用位于图像平面上同一列中的两个点之间的角度差,即与图像平面上的(u,v)对应的点和(u,v-1)上的另一个点在提取地面时,u和v表示图像平面上的两个正交坐标

30910

Mesh-LOAM:基于网格的实时激光雷达里程计和建图方案

摘要 尽管使用网格建图实现了实时性能,但由于依赖于显式网格划分方案,目前的大多数激光雷达里程计和网格划分方法可能难以处理复杂场景,通常对噪音很敏感。...本文旨在提高基于激光雷达的建图的几何精度,同时模拟减少估计位姿的漂移。此外采用隐式重建,利用隐式函数对噪声的鲁棒性和处理复杂场景的能力等优势。...本文的主要贡献有: 1)使用并行空间散列方案,为大尺度场景提供基于网格的实时激光雷达里程计和建图方法; 2)增量体素网格划分方法只需一次遍历即可整合每次激光雷达扫描,利用了可扩展分区模块的优势; 3)精确的点到网格测距方法...1) 平面特征选择:在所提出的点云到网格配准框架中,选择平面点云来促进精确的位姿估计,这一过程包括通过拟合当前激光雷达扫描中的局部平面估计三维点 p = (x, y, z) ⊤ 的表面法线。...里程计评估 为了检验激光雷达里程计的性能,我们利用广泛使用的 KITTI 里程计数据集,将我们提出的方法与采用不同类型地图的最先进纯激光雷达方法进行比较。

47410

用于自动驾驶的激光雷达里程计方法综述

,IMLS-SLAM对动态对象进行预处理,并在激光雷达扫描上采用采样策略,使用隐式移动最小二乘法(IMLS)从先前的激光雷达扫描中定义模型表面表示,SemanticICP进行联合几何和语义推理,通过将像素化语义测量纳入到估计两个点云之间的相对变换中来改进配准任务...LOAM发布了一种重要的基于NDT的里程计估算方法,该方法在KITTI里程计数据集的测试性能中仍具有较高的地位,它没有里程计的预处理,在LOAM中,选择边缘和平面面片上的特征点,评估平滑度以识别边和平面点...SLOAM的LOAM变体引入了语义特征比基于纹理的线和平面更可靠的概念,这使得SLOAM在非结构化噪声环境中具有更鲁棒的优势,基于激光雷达的环路闭合检测忽略了强度信息,并使用几何描述子,但ISC-LOAM...C.基于网络对应的方法 基于网络的方法是指在激光雷达里程计方案中的姿态估计模块中使用神经网络,与基于ICP和NDT的方法相比,使用深度学习作为点云配准步骤的激光雷达里程计领域的方法相对较新,尽管如此,在基于深度学习的视觉里程计方面已经有相当多的工作...此外,有几项工作探索了融合不同方法以获得更好的里程估计的方法,例如DCP使用深度神经网络生成点对应,从而获得了有希望的结果,关于未来的研究方向,基于融合的方法被建议用于精确的激光雷达里程计估计

1.2K20

激光雷达放在iPad上是怎样的体验?看到“测距仪”App的效果我震惊了

如果你关注过上周发布的iPad Pro,想必已经能猜到,ARKit 3.5是就是为它的激光雷达准备的。 ?...关于ARKit 3.5 在今天更新的ARKit 3.5中,苹果添加了一个新的“场景几何”(Scene Geometry)API,允许开发者使用iPad Pro上激光雷达扫描仪创建房间的3D地图,识别地板...能够在5米范围内精准测量物体的长宽高,感知到物体每个平面的方向,甚至还能发现物体之间的遮挡关系,让嵌入在视频的中数字内容与场景更好地融合在一起。 ? 这让iOS自带的测距仪App体验有了质的飞跃。...但苹果使用的ToF与其他厂商不同,它是一颗真正根据飞行时间计算距离的传感器dToF。 其他厂商都是根据相位差,利用发射光线和反射回的光线之间的相位干涉来判断时间和距离。 ?...参考链接: 苹果更新ARKit 3.5: https://venturebeat.com/2020/03/24/apple-releases-arkit-3-5-adding-scene-geometry-api-and-lidar-support

1.5K10

RoadMap:面向自动驾驶的轻型语义地图视觉定位方法

B 逆透视变换 在语义分割后,语义像素在车辆坐标系下从图像平面逆投影到地平面,这个过程也被称为逆透视映射(IPM),对摄像机的内参和摄像机到车辆中心的外参进行离线标定。...,云服务器上的语义地图也被划分为网格,分辨率为0.1×0.1×0.1m,局部地图的网格将根据其位置添加到全局地图,具体来说,本地地图网格中的分数被添加到全局地图上相应的网格中,这个过程是并行的,最后,得分最高的标签是网格的标签...A.地图解压 当最终用户收到压缩后的地图时,从等高线点解压语义地图,在俯视图图像平面中,使用相同的语义标签填充轮廓内的点,然后将每个标记的像素从图像平面恢复到世界坐标中,解码器方法能够有效地恢复语义信息...采用ICP方法估计位姿,最后采用EKF框架,将里程计与视觉定位结果相融合,该滤波器不仅提高了定位的鲁棒性,而且平滑估计的轨迹 图7.语义地图定位说明。...该车配备了摄像头、激光雷达和RTK GPS,RTK-GPS被视为地面实况,使用第一个实验中产生的语义图,这辆车在市区行驶,对于自主驾驶任务,我们重点研究了x、y方向的定位精度和偏航(航向)角,与激光雷达比较的详细结果如图

2.5K20

针对环视摄像头的车道检测和估计

为了克服这种缺点,可以使用协作式的单目摄像机构建立立体视觉系统或使用LiCam(激光雷达+摄像机)将3D点信息整合到单目摄像机图像中,从而创建超像素表示。...图1:图像空间与地平面对应 在本研究中,我们旨在通过使用现有的产品级SVS感知系统最小化硬件更改来实现令人满意的AD性能。我们以多阶段方式进行基于图像的地面坐标车道检测和估计。...然后将被标记为车道标记/边缘的语义数据选择并投影到2D地面坐标中,这由网格表示法量化。进一步应用空间滤波器和时间滤波器进行异常值和平滑处理。...为此使用基于网格的模糊逻辑方案简化数据几何表示,然后使用空间滤波器和时间滤波器进行离群值处理和平滑处理。 A. 网格表示 仅使用标记为车道标线的SVS轮廓数据。...可以看到可以提取更深层次的信息以进行良好的车道估计。 图7: 空间和时间过滤的结果 停车场中车道线估计网格表示和空间-时间过滤之后,通过对过滤后的数据进行自适应阶多项式拟合来实现车道估计

16610

使用ARKit开发AR游戏-基础篇:ARKit入门篇

对于每一帧,ARKit会将图像与来自设备的运动感应硬件的数据一起分析,以估计设备的现实位置和方向。ARKit以ARFrame对象的形式提供跟踪信息和成像参数。...arkit9.jpg 主要功能:ARKit的场景理解系统的一些功能 平面寻找 使用稀疏点云提取和创建平面。...ARKit SDK分析相机视图中的内容,并根据可识别的功能和估计的深度确定点数。碰撞结果按照与设备的距离进行排序。平面优先于feature point.         ...arkitb.jpg 光估计 估计当前摄像机的环境光值,以使用真实世界的光照亮数字物体。          ARKit SDK提供了对当前摄像机视图ambientLight(环境光)的估计。...添加阴影 使用shadowPlanePrefab在平面和现实世界中投射阴影。也可以使用BlobProjector。

4.4K51

自动驾驶中激光雷达检测障碍物理论与实践

激光雷达-一种三维激光传感器 激光雷达传感器利用光原理进行工作,激光雷达代表光探测和测距。它们可以探测到300米以内的障碍物,并准确估计它们的位置。...激光雷达的优缺点? 缺点: 激光雷达不能直接估计速度。他们需要计算两个连续测量值之间的差值。 激光雷达在恶劣的天气条件下工作不好。在有雾或者下雨的情况下,激光会击中它,使场景变得混乱。...激光雷达的价格虽然在下降,但仍然很高。 优点: 激光雷达可以精确地估计障碍物的位置。到目前为止,还没有更准确的方法。 激光雷达处理点云。...激光雷达进行障碍物的步骤通常分为4个步骤: 点云处理 点云分割 障碍聚类 边界框拟合 点云处理-体素网格 为了处理点云,我们可以使用最流行的库PCL(point cloud library)。...因为激光雷达的输出很容易达到每秒100000个点,所以我们需要使用一种称为体素网格的方法来对点云进行下采样。 什么是体素网格? 体素网格是一个三维立方体,通过每个立方体只留下一个点来过滤点云。

1.1K30

针对自主泊车的多相机视觉惯导同时定位与建图方案

特征点、预积分的IMU测量和里程计测量随后被发送到VIO后端模块,该模块使用所有可用的测量数据进行固定滞后平滑处理。...通过Kimera-Semantics进行自由空间建图 在我们之前的工作中,我们使用Kimera-Semantics从立体或深度相机数据生成密集的语义注释的3D网格,由于本文中的系统使用多个非重叠的单目摄像头...由于我们只关注自由空间建图,并且道路可以被假设为局部平面,我们首先使用CNN对图像进行像素级二值分类,检测出地面平面,然后使用单应性变换将地面平面映射到3D平面上[36,第13章]。...算法提取纹理化的3D网格。...ROS2入门之基本介绍 固态激光雷达和相机系统的自动标定 激光雷达+GPS+IMU+轮速计的传感器融合定位方案 基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位 自动驾驶中基于激光雷达的车辆道路和人行道实时检测

45230

SLAM+路径规划:巡检机器人算法设计

Davison等人提出的MonoSLAM方法通过逐帧提取稀疏特征点来估计相机姿态,这是第一个使用单目相机的实时视觉SLAM系统。...平滑度 大于 的边沿点被选为 集合,平滑度 小于 的平面点被选为 集合。...从所有子图中选出具有最大 值的 个边缘点和具有最小 值的 个平面点,形成边缘特征点集合 和平面特征点集合 。...(3)雷达里程计:里程计模块使用雷达传感器估计相邻帧之间机器人的姿态变化。在估计过程中,使用标签匹配来缩小匹配范围并提高准确性,并使用两步LM优化方法来找到两个连续帧之间的变换关系。...我们使用基于统计的鲁棒滤波器来去除离群值,使用通过滤波器来剪辑在指定坐标范围内的点云,使用体素网格滤波器对点云进行下采样。

1.2K30

iOS ARKit教程:用裸露的手指在空中画画

通过检测这些点相对于彼此从一帧移动到另一帧的程度,可以估计设备在3D空间中的位置。这就是为什么ARKit在面向无特征的白色墙壁时放置时或者当设备移动得非常快而导致图像模糊时无法正常工作的原因。...但是,我发现使用官方Apple ARKit示例启动此增强现实教程更方便,该示例提供了一些基本代码块,尤其有助于平面检测。那么,让我们从这个示例代码开始,先解释其中的要点,然后为我们的项目修改它。...首先,我们应该确定我们将使用哪种引擎。ARKit可以与Sprite SceneKit或Metal一起使用。...在下一节中,我们将解释如何检测平面,以及如何相应地定位焦点平方。 在ARKit中检测平面 ARKit可以检测新平面,更新现有平面或删除它们。...在3D模式中,我们估计与最后位置的差异,并使用该值增加/减少所有点的高度。 到目前为止,我们正在绘制检测到的表面,假设虚拟笔位于屏幕的中心。

2.2K30
领券