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标签 > 点云
在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合也称之为点云,通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少,点与点的间距也比较大,叫稀疏点云;而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云,点数量比较大并且比较密集,叫密集点云。
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匹配器 2.1 ICP点云精配准 template typename PointCloudPtr > bool ex_segmentor::icp_re...
最近在看PCL滤波配准等操作,之前在自动驾驶-激光雷达预处理/特征提取和提到了一些滤除点云等操作,但是最近作者发现里面还有一些配准的方法还没有提到,所以...
激光雷达作为自动驾驶最常用的传感器,经常需要使用激光雷达来做建图、定位和感知等任务。 而这时候使用降低点云规模的预处理方法,可以能够去除无关区域的点以及...
CVPR2023 I BUFFER:点云配准中卓越精度、高效性和泛化性的完美平衡
总体而言,现有基于对应关系方法的局限性在于两个方面。首先,目前还没有统一、高效、通用的特征学习框架。许多 patch-wise 方法通常采用复杂的网络和...
粗配准就是再两个点云还差得十万八千里、完全不清楚两个点云的相对位置关系的情况下,找到一个这两个点云近似的旋转平移矩阵(不一定很精确,但是已经大概是对的了)。
0参数量+0训练,3D点云分析方法Point-NN刷新多项SOTA
首先,我们可以通过插入简单的线性层,来构建 Point-NN 的参数化网络,Point-PN。由于 Point-NN 具有强大的非参数基础,所构建出的 ...
蔚来自研激光雷达主控芯片NX6031V10面世 一年可收回研发成本
蔚来自研激光雷达主控芯片NX6031V10面世 一年可收回研发成本 蔚来自研激光雷达主控芯片NX6031V10面世了,预计10月正式量产。在NIO IN...
北京大学等提出HandTrackNet:点云序列中手物交互的位姿追踪与重建
除此之外,我们首次提出了一个基于点云的手部姿势跟踪网络,HandTrackNet,以追踪帧间手部关节的运动。HandTrackNet 建立在 Point...
功能目标是基于点云的轨迹引导,即无论待引导物体以何种位姿摆放(要求该位姿在机械臂的行程范围内),视觉系统均能定位到该物体,并引导机械臂按需要的轨迹实现一...
在二维图像上,有Harris、SIFT、SURF、KAZE这样的关键点提取算法,这种特征点的思想可以推广到三维空间。从技术上来说,关键点的数量相比于原始...
自动驾驶领域的下游任务,我认为主要包括目标检测、语义分割、实例分割和全景分割。其中目标检测是指在区域中提取目标的候选框并分类,语义分割是对区域中不同类别...
Fig1展示了我们的FIRE-Net的整体流程。简要地说,我们的网络的输入包括源和目标原始点云。组合特征编码器(CFE)首先提取源和目标的初始特征,将所...
点云配准过程就是求一个两个点云之间的旋转平移矩阵(rigid transform or euclidean transform 刚性变换或欧式变换),将...
激光雷达虽然可以提供准确的三维信息,但价格也是昂贵的,尤其是高线数激光雷达。因此在一些较低成本的产品中,例如清洁机器人和无人配送车,无法部署高线数雷达。
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