> XML还支持嵌套元素，可以将元素嵌套在其他元素中，形成层次结构。...XML 与 HTML 的主要区别在于，XML 是一种自定义的标记语言，标签和语义由用户自己定义，而 HTML 是一种预定义的标记语言，标签和语义是固定的。...总之，XML 是一种用于描述和传输结构化数据的标记语言，具有通用性和灵活性，可用于在不同的系统和应用程序之间交换数据。...---- 三、XML字符串转对象 同学们可以使用一些库来实现将 XML 字符串转换为对象，例比如 Jackson 库就支持 XML 转换。...---- 四、XML对象转字符串 同学们可以使用一些库来实现将对象转换为XML字符串，比如使用Jackson库来实现 XML 对象转字符串。
与传统方法相比，本文采用了非迭代的两级失真补偿方法来代替计算效率低下的迭代失真补偿方法。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。...在第二阶段，在姿态估计过程之后，将重新计算畸变，并且将重新计算的未畸变特征更新到最终的地图。 C 姿态估计 全局特征点地图由边缘特征和平面特征组成，分别进行更新和维护。...为了减少搜索的计算量，边缘特征地图和平面特征地图都存储在三维KD树中。通过从边缘和平面特征图中收集附近的点来估计全局线和平面。对于每个边缘特征点， 从全局边缘特征图中计算其附近点的协方差矩阵。...类似地，对于每个平面特征点，这里可以得到一个具有位置和曲面范数的全局平面。注意，与全局边不同，全局平面的范数作为与最小特征值相关的特征向量。...D 建图与失真补偿 全局地图由边缘特征地图和平面特征地图组成，并基于关键帧进行更新。当平移变化大于预定义的平移阈值或旋转变化大于预定义的旋转阈值时，将选择作为关键帧。
根据描述子的性质，它们通常分为基于3D或2D的类别。表1中包含了系统性的总结。图2描述了几种代表性的方法。 图2. 地图点的异常值剔除。（a）确定桌面平面。（b）根据点到平面的距离剔除异常值。...将点云转换为图像可以使用成熟的图像处理技术，但会导致几何信息的丢失，使其不适用于大规模场景。...以下是一些总结： • BEV 在平坦结构环境中展现出卓越的性能，但存在三个主要限制： （1）当LiDAR的z轴在全局坐标系中发生变化时，由于这些方法假设了局部平面车辆运动，可能会出现糟糕的结果。...基于分割方法Lidar位置识别 分割是具有相似几何属性的有意义的区域划分。这些方法将点云分成段，图8展示了三种代表性的方法。...• 基于地图的方法可以克服噪声和局部遮挡，确保在具有挑战性的场景中实现稳健的识别。然而，显著的密度差异导致了在线扫描到地图的注册困难。
接下来，基于我们之前的研究[9]提供的相机位姿，我们进行点云拼接和融合，对平面和物体进行数据关联和更新优化，随后，将稠密点云地图转换为八叉树地图。...本文的贡献总结如下： 基于矫正后的物体检测结果对点云进行过滤，构建了仅包含静态元素的纯净点云地图和八叉树地图。 提出了一种在动态场景中构建平面地图的方法，实现了对环境结构的感知。...随着更多的观测，未成功关联的两个平面将朝着正确的方向进行优化，使得后续关联变得更加容易。因此，在局部地图构建线程中，对地图中的平面进行成对比较。如果两个平面满足上述关联条件，它们将被视为潜在的未关联。...然后，将观测次数较少的平面合并到观测次数较多的平面中并进行优化,随后，将观测次数较少的平面从地图中移除。 构建对象地图 A....第三行展示了我们算法构建的稠密点云地图。底部一行展示了我们算法生成的八叉树地图。 图4中构建的平面地图在动态场景中准确地感知静态背景平面结构。
在本文中，我们提出了一种经济高效的车辆定位系统，该系统使用相机作为主要传感器，在具有高精地图环境中用于自动驾驶，为此，我们将基于视觉的定位描述为一个数据关联问题，将视觉语义信息映射到高精地图中的路标。...，在跟踪阶段，通过将图像语义感知与高精地图中具有相同语义的地标对齐来估计姿态，具体地说，对于给定的一幅或多幅图像，首先通过深度学习方法得到高精地图中实体的语义分割结果，基于分割结果，利用类距离变换函数构建成本图...从全局地图元素（LA、PO和SB）裁剪局部地图将使用当前粗略的车辆姿势在预定义的阈值距离内从全局地图查询，然后利用查询到的局部地图进行无漂移视觉定位，将地图元素E投影回图像点P。...跟踪置信度计算模块将根据上述统计指标确定系统状态，当定位系统处于丢失状态时，跟踪丢失恢复模式被激活，丢失帧的姿势替换为从车轮里程计推断的备用姿势，即优化前的姿势，给定下一帧，为了激活跟踪阶段，系统再次进入初始化状态...，将原始鱼眼图像转换为针孔图像，图10说明了使用两个摄像头和仅使用后摄像头模拟前摄像头禁用的定位结果，结果表明，即使前视摄像机失效，仍能获得成功的定位结果，因此，多摄像机设置提高了定位系统的鲁棒性和准确性
滑窗中点的坐标和不确定性协方差可以通过下述公式变换到新入帧： 其中， 是点关于旋转分量的雅可比。 2）以传感器为中心的滑窗地图更新 滑窗图在更新观测特征的同时需要过滤掉具有较大不确定性的点。...主要步骤如下： a)首先，新注册的激光点需要先检查预定义的距离阈值，之后和滑窗地图点关联。 b)然后，选择关联的滑窗点，并将它们的不确定性重置为关联的新扫描点的协方差矩阵，称之为观测误差。...c)具有大不确定性的滑窗点会被过滤掉。在实验中，只要对应的协方差矩阵的迹大于阈值，该点就会被消除。 d)最后，将没有关联成功的激光点作为新的观测值添加到滑窗图中。...相反，基于一个先验知识 ( 地面通常是结构化比较好的，并且在论文motivation的环境（室内停车场）中，地面连接存在明显差异。)...第三，当地面匹配不明确时，在某些指标（平面度、点数）下只选择一个地平面。这样，无论关键帧在停车场的哪个位置，每个关键帧都只拥有一个具有精确估计CP参数的地平面。
这些线和平面特征是低维度的地标，与密集点云相比具有更少的参数，同时仍保留原始的几何信息，使它们在大规模城市环境中的地图管理中非常有用。...轻量级地图结构：在线地图生成过程中，初始化和更新线和平面地标，其中数据关联基于基于质心的最近邻搜索方法构建了共视结构。...定义了线地标和平面地标，包括语义标签、质心、法线、最小参数块以及在不同关键帧中的观测，类似于视觉捆绑结构。 图2. 系统概览。在线地图制作和集中式地图服务器分别显示为绿色和橙色的块。...为了减小地图的大小和后续优化的维度，这些地标的实例将根据图匹配结果或质心距离进行合并。...为了减小地图的大小和后续优化的维度，这些地标在多个子图中的实例将根据图匹配结果或质心距离而合并。
编辑：点云PCL 摘要 在非结构化的户外环境中，机器人需要具有低计算时间的准确而高效的里程计技术。...现有的低偏差激光雷达里程计方法通常计算成本比较高，为解决这一问题，作者提出了一种轻量级激光雷达里程计方法，将非结构化点云数据转换为球形深度图（SRI），并在图像平面中滤除表面、边缘和地面特征。...这通过将三维坐标点云数据Pk转换成球面投影，形成水平方向-PI<theta<pi和垂直方向-pi/2<phi<pi/2的范围，通过将sri转换为矩阵i，其中通过将原始角度 θ 和 ϕ 转换为新的角度范围...图2 ，将三维点云在R3中转换为球面深度图ISRI在R2中 图像滤波 点到边和点到平面的数据匹配使用代表点云中每个场景的边缘和表面的特征集。...这在将点云转换为SRI时不会生成圆形，而是生成一种在传递到频域时由几个频率组成的阴影。因此，无法使用频域滤波方法分割KITTI数据集点云的地平面。
此前的一些研究以稠密深度图和图像分割地图指导这种转换过程，还有研究延展了隐式解析深度和语义的方法。一些研究则利用了相机的几何先验，但并没有明确地学习图像元素和 BEV 平面之间的相互作用。...本文构建了一个体系结构，有助于从对齐模型周围的单目图像预测语义 BEV 映射。...如下图 1 所示，它包含三个主要组成部分：一个标准的 CNN 骨干，用于提取图像平面上的空间特征；编码器 - 解码器 Transformer 将图像平面上的特征转换为 BEV；最后一个分割网络将 BEV...结果还表明，两个方向的观察都进一步提高了精度，使深度推理更具有识别力。 长序列水平上下文的效用。...考虑到生成注意力地图所需的二次计算时间和记忆力，这种方法的成本高得令人望而却步。然而，可以通过在图像平面特征上应用水平轴向注意力，取得近似使用整个图像的上下文效益。
前段时间看见好多公众号都发了这个教程，但是没有Pro的，那就让我来填这个坑吧~ ArcGIS Pro制作只需要影像就好了，影像可以通过在在线地图进行获取，具体教程看下面这个，我就不多说了 https:/...，随便截了一个地区的 点击转局部按钮，将平面地图界面转换为三维地图界面 ArcGIS Pro会默认将在线的高程源进行匹配 关闭在线底图图层，并将高程源图层颜色设置为无颜色，垂直夸大看情况，自己决定...展示效果如下 新建布局页面，最好大一点 将地图插入布局页面 在画布上画个框，地图就会出现在里面了 激活地图框，调整展示角度，然后返回布局页面 顺便说一句，在ArcSence中，无法使用布局界面进行出图...，pro这方面就做得很好 准备绘制三位地形下面的两个面，我们选择使用插入，面来进行绘制 大概就是这样绘制，对我们经历过三调的苦孩子来说很轻松qaq 绘制完毕后不用担心绘制不好，选中绘制完成后的面，...，点击绘制好的面，在符号，图层设置里选择图片填充，并选择合适的图片 我的设置以及显示效果如下 这是我制作的最终成果，哥哥姐姐求个点赞支持一下孩子吧
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。...更具体地说，我们将Intel L515固态激光雷达集成到AGVs中，并在复杂的仓库环境中测试所提出的方法。 该方法能够提供实时定位，并且在旋转情况下具有鲁棒性。...特征提取 固态激光雷达将所有传感器集成在单个硅芯片上，无需移动部件，与机械激光雷达相比，它通常具有更高的分辨率和更新频率，因此，计算量可能比较大，无法匹配原始点云，受LOAM的启发，我们利用了更高效的边缘和平面匹配...，与局部地图相比，单个激光扫描帧包含的周围信息较少，从长远来看会导致漂移，因此，我们使用扫描帧到地图的匹配来提高性能，为了降低计算量，采用了滑动窗口方法，利用相邻帧的边缘特征和平面特征构建局部特征地图。...概率地图 构造全局地图一般通常比较大，并且在计算上无法使用每一帧对其进行更新，因此，我们只使用关键帧来更新和重建地图，根据以下标准选择关键帧： （1）如果机器人的位移足够显著（即大于预定义阈值）。
在本文中，我们提出了NV-LIO，这是一个基于法向量的LIO框架，专为室内多层结构环境中的同时定位与地图构建（SLAM）而设计。...另一方面，Faster-LIO [13] 将Fast-LIO2的树结构替换为增量体素化（iVox）系统，以实现更快的计算速度。...对于最后一个关键帧 ，增强前 个关键帧的子地图 如下所示： 其中 表示将关键帧 中的法向量云转换为关键帧 的坐标系，∪表示法向量云的增强。...利用这些信息，我们将目标帧转换为查询帧的坐标系，并继续进行匹配过程。之后，为了加快匹配速度，我们使用体素栅格滤波器对当前法线云 和子地图 进行下采样。...3.5 循环关闭检测 全局循环检测算法在具有重复结构特征的多楼层室内环境中经常遇到困难。这种挑战在楼梯间尤为明显，其中特征的重复性可能导致与不同楼层的云关联错误。
累积辐照度通过相机响应函数 (CRF) ，转换为像素强度 的输出： P曝光时间 在我们的工作中是在线估计的。...雷达惯性里程计 (LIO) LIO 子系统通过将每个新的 LiDAR 扫描注册到全局地图来重建环境的几何结构。...使用广义迭代最近点 (GICP) 方法，通过最小化扫描中每一点到从地图中相应点拟合的平面的距离，迭代估计激光雷达姿态 (和其他系统状态)。然后使用估计的状态估计将新点附加到地图上。...这些基于补丁的方法比没有补丁的方法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度。但是，基于补丁的方法对于平移或旋转都不是不变的，这需要在将一个补丁与另一个补丁对齐时估计相对变换。...利用收敛状态估计和原始输入图像，我们最终根据当前图像测量更新地图点的辐射度 。 • 辐射信息的恢复 点到地图VIO更新后，我们将获得当前图像的精确姿势。
： 这个约束是把当前的点利用先验的位姿投影到地图上，找到最近的平面后投影点应该在平面上，所以两个点相减得到的向量为平面上的向量，和平面的法向量垂直，点乘为0。...视觉全局地图的数据结构和更新的方法如下： 数据结构：为了快速找到落在当前视野内的地图点，我们利用体素保存视觉全局地图。...视觉子地图更新：在对齐新的图像帧后，我们将当前图像中的patch附加到FoV内的地图点中，这样地图点就可能具有均匀分布视角的有效patch。...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。...为了避免将边缘上的激光雷达点添加到视觉地图中，跳过了具有高局部曲率的边缘点。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
相比之下，基于激光雷达扫描帧的地图方法在大规模城市场景重建中很受欢迎，因为它们具有精确的距离测量能力，这在基于视觉的方法中基本上是缺失的。...然后，利用三角测量生成初始的3D重建点集。 选择并配准下一张图像：选择一张与当前模型具有更多共同可见点并具有更均匀分布模式的图像作为下一张要配准的图像。通过PnP将图像配准到模型。...三角化测量：对新图像执行三角测量，将新场景集成到现有的3D结构中。由于噪声，Colmap将单个3D点的特征轨迹视为一组测量，可以进行配对。...图3：将LiDAR点投影到相机成像平面的四棱锥中，四棱锥的顶点代表相机中心。 点到平面关联 将3D点与LiDAR点关联，使其尽可能与所属的LiDAR平面匹配。...总结 本文介绍了一种方案通过将异步获取的图像与LiDAR点云对准，以获得具有准确比例的定位结果。通过对自行收集的数据集进行实验，该方法在图像累积方面表现出一定的有效性和稳定性。
他们中的大多数人在平面设计领域都有“表亲”。 但与对象坐标相对于屏幕或一张纸的图形软件不同，地理空间坐标参考地球表面的点。 这使得在地图上呈现此类对象成为可能，而且还可以分析它们之间的交互。...与一个像素是屏幕或纸上的一个点的常规栅格不同，空间栅格具有定义像素宽度和高度的空间分辨率。 因此，空间栅格的每个像素都覆盖了地图上大小一致的矩形。...这意味着 PostGIS 将允许插入具有任何 SRID 的多边形。 在我们无法预测或更改传入数据的 SRID 的情况下，这有时很有用，甚至是必要的，但应尽可能避免。...每当我们有不匹配的 SRID 时，我们可以将一个空间对象转换为另一个对象的 SRID。...查询执行计划将需要在第一个表上执行表扫描，以确定哪些对象与第二个表中的对象相交，在转换为目标 SRID 之后。
这两种坐标系都是地理坐标系，球面坐标，单位为度，这种坐标方便在地球上定位，但是不方便展示和进行面积距离计算，我们印象中的地图都是平面的，所以就有了另外一种平面坐标系，平面坐标系是通过投影的方式从地理坐标系中转换过来...经纬度定位行列号 上一节里我们简单介绍了一下坐标系，按照Web地图的标准，我们的地图引擎也选择支持EPSG:3857投影，但是我们通过工具获取到的是火星坐标系的经纬度坐标，所以第一步要把经纬度坐标转换为...，非洲边上的海里，而瓦片的原点在左上角： 再来看下图会更容易理解： 3857坐标系的原点相当于在世界平面图的中间，向右为x轴正方向，向上为y轴正方向，而瓦片地图的原点在左上角，所以我们需要根据图上【...绿色虚线】的距离计算出【橙色实线】的距离，这也很简单，水平坐标就是水平绿色虚线的长度加上世界平面图的一半，垂直坐标就是世界平面图的一半减去垂直绿色虚线的长度，世界平面图的一半也就是地球周长的一半，修改getTileRowAndCol...(lng, lat)// 4326转3857 // 转成世界平面图的坐标 _x += EARTH_PERIMETER / 2 _y = EARTH_PERIMETER / 2 - _y
它包含一个 GCS，但它使用数学（投影算法）和其他参数将该 GCS 转换为平面。它的单位是线性的，最常见的是米。 ? GCS 是数据了解地球表面确切位置所必需的。在平面地图上绘制数据需要 PCS。...投影是投影坐标系 (PCS) 中的一个参数。 该投影是所述数学算法定义如何呈现圆接地平面地图上。...一个PCS是一个特定的圆形地球模型是如何投影到平面地图的完整定义。...当您的数据位于与地图不同的坐标系中时，动态投影是 ArcGIS 用来解决冲突的方法。如果您没有即时投影，则在首先将数据转换为与地图相同的坐标系之前，您将无法绘制数据。...当动态投影包括地理坐标系之间的转换时，该过程将包括地理变换。这些是将坐标从一个 GCS 转换为另一个 GCS 的计算。它们有时被称为基准转换。 您可以选择要使用的转换。
该地图是一个包含一个平面特征的体素集合，具有3自由度的表示和相应的协方差估计。考虑到整个地图将包含大量的共面特征（子平面），这些子平面的3自由度估计可以视为带有更大平面协方差的测量。...在体素中的每个共面特征（子平面）将被视为大平面（父平面）的测量，合并模块不仅提高了平面拟合的准确性，降低了整个地图的不确定性，还减少了地图的内存使用。...我们将VoxelMap++与其他最先进的算法在各种场景中进行了比较（结构化、非结构化和退化场景），展示了算法在准确性和效率方面的优越性。...实验数据包括开源数据集M2DGR和我们自己收集的具有挑战性的退化或非结构化数据集，传感器平台如图4所示。...本文还展示了如何在基于迭代扩展卡尔曼滤波的LiDAR惯性里程计中实现所提出的建图方法。在结构化的开源数据集和我们自己的具有挑战性的数据集上的实验表明，我们的方法在性能上优于其他最先进的方法。
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