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mid360激光雷达驱动
安装（ubuntu20.4 ）文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-501328.html
/ws_livox/src/livox_ros_driver2$source /opt/ros/noetic/setup.sh
/ws_livox/src/livox_ros_driver2$./build.sh ROS1
192.168.1.5，是本机ip
192.168.1.157是激光ip
57是激光雷达的sn号后两位
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在配置mid360运行环境后，可使用mid360进行室内的精准定位。 在livox_ros_driver2的上级目录src下保存fast-lio的工程 为使用mid360作为硬件输入修改源代码中的所有 livox_ros_driver 为 livox_ros_driver2 （包括.cpp .h 以及 package.xml） 在 livox_ros_driver2 的pkg中编译 编译过程大概需要3g的内存，若
本文原本只是自己在拿到mid360后，开始进行开发过程的一些问题和学习的记录。毕竟实物和仿真还是有很多不同，且由于碰到的问题也比较多，READEME也越来越详细，所以就干脆整合起来，做成了一篇使用mid360的搭建入门的导航系统全流程分享。里面用到的都是主流的开源的框
1. 参考链接 TixiaoShan/LIO-SAM: LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping lio-sam运行自己的rosbag_heirenlop的博客-CSDN博客 LIO-SAM：配置环境、安装测试、适配自己采集数据集_有待成长的小学生的博客-CSDN博客_lio-sam 2. 雷达驱动-更改点云类型 运行lio-sam需要用到 ring 和
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输入 ❖ 点：X, Y, Z和反射强度R ❖ 点云：多个点的集合（无序的，非结构化的数据） 输出 ❖ 目标的类别和置信度 ❖ 目标的边框（BoundingBox） 中心点3D坐标，长宽高，旋转角度 ❖目标的其它信息 速度，加速度等 算法 ❖ 点云表示：点视图，俯视图，前视图 如下表所
前言 ：视觉感知包括二维和三维视觉感知，其最终目的是为了获取三维世界坐标系下感兴趣的目标和场景的信息。单目相机下，需要几何约束或者海量数据来学习，以此来推测三维信息。双目相机下，可基于立体视觉原理来计算目标的深度信息，但在光照条件比较差或者纹理
最近买了livox mid360激光雷达，但是居然不带数据线和电源线，得自己另外去买，livox航插一分三线，一根399元，我晚上买了一根，第二天早上就退了，因为太贵了，一根线399，不划算，就打算自己做一根。 livox mid360样貌大小如下，上面就只有一个m12的12芯航空插头公头，也就
感知模块检测效果： 左边为摄像头拍摄图像，激光雷达感知不依赖左边CAMERA，而是点云数据对应的效果图（黄色上方数字为Tracking ID） 主车红灯时的激光点云检测效果图 车道线给CAMERA提供一个标定参考，使得camera检测出来的障碍物从2维转化为3维的信息，因为此标定的参考，
上一篇文章讲了cartographer算法手持雷达建图的参数调试，这篇进一步讲如何融合2D雷达与IMU采用cartographer算法进行slam建图。 cartographer算法手持二维激光雷达建图（不使用里程计及IMU） https://blog.csdn.net/wangchuchua/article/details/127268037?spm=1001.2014.3001.5502 思岚s1激光雷达、Tobotics
激光雷达点云处理在五年前就做了较多的工作，最近有一些新的接触发现激光雷达代码原理五年前未见重大更新，或许C++与激光雷达结合本身就是比较高的技术门槛。深度学习调包侠在硬核激光雷达技术面前可以说是完全的自愧不如啊。 1、点云滤波 在获取点云数据时，由于
