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两个点云数据的融合
两个点云数据的融合
MATLAB
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两个点云数据的融合
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pcl调用icp算法拼接两个点云
浏览:199
5星 · 资源好评率100%
pcl调用icp算法拼接两个点云 PCL:1.8.1 IDE:vs2017 拼接两个角度的点云 main.cpp. #include //标准输入输出头文件 #include //I/O操作头文件 #include //点类型定义头文件 #define BOOST_TYPEOF_EMULATION //要加在#include
ros_fuse_point_cloud:[ROS] 提供节点订阅多个点云并将它们融合为一个
浏览:153
提供节点订阅多个点云并将它们融合为一个
PCL点云拼接
浏览:27
4星 · 用户满意度95%
需安装PCL,配好环境。程序中需要更改的内容包括原点云、目标点云及二者间估算的转换矩阵(4*4)。
法向约束的多幅点云数据融合算法 (2009年)
浏览:83
针对光学测量中多幅点云的数据融合,提出了一种基于法向约束的多幅点云融合算法。该算法首先对多幅点云法向滤波,通过2幅点云的双向查找来寻找种子点,在点的法向方向寻找2幅点云中对应的k邻域,计算邻域点的加权和,而融合点是种子点沿其法向移动的结果。与平均聚类法相比,该方法获得的模型表面更加光顺,特征更明显,点的分布也更均匀,对于包含粗大匹配误差的多幅点云模型的融合具有较好的效果。
融合点云RGB影像和3D-NDT算法溶洞的点云自动精确拼接
浏览:60
3D-NDT(正态分布变换)算法是一种应用在同时定位和地图生成(SLAM)的机器人领域中的点云拼接算法。在SLAM中,点云初始拼接是通过机器人测距仪获取两个站之间初始变换完成的,然后采用3D-NDT算法进行精确拼接。地面三维激光扫描仪无法直接获取两站点云的初始变换,因此3D-NDT算法无法直接应用到地面三维激光扫描作业中。文中针对地面三维激光获取溶洞点云数据的扫描流程,提出了一种融合点云RGB影像
三维点云的配准和融合
浏览:171
5星 · 资源好评率100%
基于MATLAB的三维点云的配准和融合
matlab 三维点云的配准和融合
浏览:159
基于MATLAB的三维点云的配准和融合,简单易懂有注释,直接调用就可以.
Kinect2.0+PCL实现点云显示
浏览:159
4星 · 用户满意度95%
在vs2013平台下用c++实现的通过Kinect获取场景点云数据并显示的程序。获取线程从Kinect中读取深度数据与图像数据,经坐标映射与融合后生成目标点云数据,通过boost的信号槽机制传输到主线程中并将其使用PCL提供的visualizer在窗口中加以显示。编译运行前需要配置PCL与Kinect2.0SDK两个外部依赖库。整体代码简单,思路清晰,适合刚入门的新手学习。
ImageMerge-两种halcon硬拼接对比
浏览:197
5星 · 资源好评率100%
功能:两幅图A和B,将A的一侧和B的一侧按照6个经验offset参数拼接在一起; 算法库:halcon; 注:算法前提是较精准的机械精度 法1:旋转拼接(耗时313ms) 法2:循环拼接(耗时稍长619ms) 详见附件。
三维点云的可视化
浏览:196
5星 · 资源好评率100%
基于PCL的三维点云的可视化代码
两个激光雷达融合功能包
浏览:190
两个激光雷达融合功能包,基于ROS 。
图像激光多模态点云融合视觉定位系统.zip
浏览:57
在点云的粗匹配阶段,先利用FPFH算法求取点云中每个点的特征描述子并构建kd-tree以便搜索,然后利用RANSAC方法估计两个点云之间的转移矩阵,得到点对匹配关系。将得到的匹配关系输入3DRegNet网络,消除其中的噪声,...
CPVR2022论文解析PPT:DeepFusion 多模态融合3D目标检测模型论文解析
浏览:160
这篇论文展示了如何高效融合雷达和图像数据,展示了特征对齐对于模态融合的重要性。但是特征对齐是一项挑战,为此我们提出了两种技术InverseAug,...两个组件为何能实现特征对齐?进行理论分析和实验验证。
KITTI雷达点云与图像数据融合matlab源码
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KITTI数据集中雷达点云与图像数据融合的matlab源代码,用于自动驾驶环境感知算法研究,初学者适用
python提取点云数据
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这个代码用于提取点云,支持Python运行平台,很不错的一个代码。
UE4-PointCloudMeshROS:一个插件,用于将ROS中的点云数据呈现为Windows虚幻引擎中的网格
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3星 · 编辑精心推荐
点云网格ROS 这是尝试使用的来生成通过ROS流式传输的点云数据之外的实时网格。
Waymo数据集解析工具(转为kitti数据集格式)
浏览:149
LIDAR点云被解析为.bin文件,这里有两种方式: - 保留5个LIDAR的点云,将他们进行融合 - 只保留top的LIDAR点云 如果下载的是v1.3.0之后的数据,还增加了3D点云语义分割标签的解析。
平面特征约束下基于四元数描述的LiDAR点云配准算法
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结果表明:在求解空间相似变换参数的过程中,借助平面特征的四参数表达法,通过参数对等的条件约束来判断配准后同名特征的一致性,同时满足了同名平面特征之间的法向一致与距离为零两个约束条件;四元数的引入使空间相似...
数据融合matlab代码-Udacity-Sensor-Fusion:Udacity的传感器融合NanoDegree项目
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在这个项目中,我学习了如何处理激光雷达点云数据,并通过以下过程执行车辆跟踪: 使用平面分割算法Ransac将点云分为两部分:道路和障碍物。 使用KD树和欧几里得聚类,基于邻近点的接近度对障碍云进行聚类。 在群集...
基于三维激光雷达的障碍物及可通行区域实时检测
浏览:82
对点云数据进行预处理,再通过地面坡度分离算法进行地面与非地面点云分离;根据不同的聚类距离阈值对非地面点云进行障碍物聚类检测,使用长方体框标记区分;将每个地面激光束固有的相邻点云间距与实际相邻两点间距离进行...
数据融合matlab代码-IRLBridge:这是用于为MDOT创建桥接东西的代码
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数据融合matlab代码...取得两个点云,并排列匹配点,然后计算位移。 manICP.m 在两朵云之间找到闭合点的真正可怕而蛮力的方法。 parsepicname.m 解析出保存的图像文件的名称 parseVNRow.m 解析出矢量导航行 parseLdr
数据融合matlab代码-IRLRealTime:我的实时代码集,可让您实时查看融合代码以及某些拐角检测
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数据融合matlab代码IRL实时 我的实时代码集,可让您实时查看融合代码以及某些拐角检测 我仍然需要将数据保存到Google驱动器中,以便更好地进行备份。 -- 文件 描述 IRLReg.m 查找LSR行并返回m,b和r ^ 2的小函数 arr...
基于移动平台的激光雷达点云投影到相机图像上的不确定性估计
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由于不可能完全消除由于激光雷达的测量值投影到同一里程计框架中而导致的误差,因此,在融合两个不同的传感器时,必须考虑该投影的不确定性。这项工作提出了一个新的框架,用于预测投影到移动平台图像帧(2D)中的...
ROS中关于传感器数据时间同步的demo.zip
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分析其中的源码,发现,它是将点云图和RGB图进行了时间的同步,点云提供了坐标信息xyz, 所以,在这里我所感兴趣的...同步融合显然要比异步融合好得多,但是难点如何将两传感器时间对其即时间同步是一个很大的问题。
机载激光雷达单木识别研究进展
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分析数据类型、点云密度、季节和林木生长状况等多个影响识别精度的因素,分析可得全波形数据优于离散回波识别精度,点云数据密度10 pt/m2即可满足单木识别要求,冬季识别精度优于夏季识别精度。探讨机载激光雷达数据...
SFND_Lidar_Obstacle_Detection_for_article:用于传感器融合系列(一、二)——激光雷达点云的分割、聚类原理及实现
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到最后,我们将融合来自这两个传感器的数据来跟踪道路上的多辆汽车,以估计它们的位置和速度。 激光雷达传感通过发送数千个激光信号为我们提供高分辨率数据。 这些激光从物体反射回来,返回到传感器,然后我们可以...
nd013-c2-fusion-starter:Udacity无人驾驶汽车工程师纳米学位计划的课程2项目的入门代码
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该项目包括两个主要部分: 对象检测:在这一部分中,基于3D点云的鸟瞰图,深度学习方法用于检测LiDAR数据中的车辆。 此外,一系列性能指标可用于评估检测方法的性能。 目标跟踪:在这一部分中,基于激光雷达检测...
zed-examples:ZED SDK示例项目
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ZED SDK Stereolabs ZED SDK是一个跨平台的库,旨在最大程度地发挥相机的作用。 有关最新版本,请访问我们的。... 提供经典网格和点云融合。 对象检测-此样本显示了如何在ZED 2中使用对象检测模块。有两种显示方式
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