【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

0 设备信息

有兴趣的伙伴可以去参照官网信息,网址https://www.feimarobotics.com/zhcn/productDetailSlam100
【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理,工程实践,数码相机,学习方法
官网标称:

项目 Value
激光视场角 270°×360°
绝对精度 5cm
相机分辨率 3×500万pxs
点频 320kpts/s
最大测距 120m

1 采集数据文件介绍

在SN_XXXX文件夹之下,会有三个文件,分别是数据文件夹,相机状态文件,激光雷达状态文件。
【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理,工程实践,数码相机,学习方法
进入PROJ1文件夹,里面分别是相机图像数据、imu文件、光栅文件、激光数据文件、设备标定文件、任务信息文件。
【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理,工程实践,数码相机,学习方法

2 数据解算

采用SLAM-GO-POST桌面程序进行解算,飞马官方文档来说,解算流程可以分为两种:快速模式和高精度模式。
Case1:

3 解算过程

可以根据需要选择“快速模式”和“高精度模式”
处理步骤如视频如下,链接:

【工程实践】CSDN博客对应视频-飞马SLAM三维数据处理录制

历时13分钟,解算成功,结果如下:
【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理,工程实践,数码相机,学习方法

4 处理结果对比

第一幅是手持激光雷达生成的点云模型,当时是自己手持绕红色方框行走一周采集的点云数据;
第二幅无人机拍的航拍图像,找了一个与点云模型比较相似的视角进行对比。
【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理,工程实践,数码相机,学习方法
【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理,工程实践,数码相机,学习方法
后续去尺子测一测道路宽度,与三维模型中的距离做一下对比,来衡量一下三维数据的精度。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-533570.html

到了这里,关于【工程实践】飞马SLAM100三维数据处理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Pandas实战100例 | 案例 17: 处理重复数据 - 删除重复行

    案例 17: 处理重复数据 - 删除重复行 知识点讲解 在数据分析过程中,处理重复的记录是一个常见的任务。Pandas 提供了方便的方法来删除重复行,保证数据的准确性和可靠性。 删除所有列重复的行 : 使用 drop_duplicates() 方法可以删除 DataFrame 中所有列值完全相同的重复行。 基于

    2024年01月20日
    浏览(42)
  • SparkMLlib与数据处理实践

    Apache Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎,它可以处理批量数据和流式数据,支持SQL查询和数据挖掘算法。Spark MLlib是Spark的一个子项目,专门为大规模机器学习任务提供了一套高性能的库。MLlib包含了许多常用的机器学习算法,如梯度下降、随机梯度下降、支持向量

    2024年02月20日
    浏览(23)
  • 【100天精通Python】Day56:Python 数据分析_Pandas数据清洗和处理

    目录 数据清洗和处理 1.处理缺失值 1.1 删除缺失值: 1.2  填充缺失值: 1.3 插值: 2 数据类型转换 2.1 数据类型转换 2.2 日期和时间的转换: 2.3 分类数据的转换: 2.4 自定义数据类型的转换: 3 数据去重 4 数据合并和连接 数据清洗和处理         在数据清洗和处理方面,

    2024年02月09日
    浏览(46)
  • Pandas入门实践2 -数据处理

    为了准备数据进行分析,我们需要执行数据处理。在本节中,我们将学习如何清理和重新格式化数据(例如,重命名列和修复数据类型不匹配)、对其进行重构/整形,以及对其进行丰富(例如,离散化列、计算聚合和组合数据源)。 数据清洗 在本节中,我们将介绍如何创建

    2023年04月22日
    浏览(54)
  • 基于MATLAB实现图像处理常用应用案例(附上100个仿真源码+数据)

    MATLAB是一款功能强大的图像处理软件,可以用于实现各种常见的图像处理应用。下面将介绍几个常见的图像处理应用案例。 图像去噪是图像处理中的一项重要任务,可以提高图像质量和视觉效果。MATLAB提供了多种图像去噪算法,如中值滤波、高斯滤波、小波去噪等。以中值滤

    2024年02月14日
    浏览(34)
  • 【数据库系统工程师】第13章 云计算与大数据处理

    ○ 关键特征 ■ 广泛的网络接入 ■ 可测量的服务 ■ 多租户 ■ 按需自服务 ■ 快速的弹性和可扩展性 ■ 资源池化 ○ 其他关键特征 ■ 虚拟化技术 ■ 可靠性高 ■ 性价比高 ○ 根据云部署模式和云应用范围 ■ 公用云 ■ 社区云 ■ 私有云 ■ 混合云 ○ 根据云计算的服务层次

    2023年04月17日
    浏览(36)
  • Flink:处理大规模复杂数据集的最佳实践深入探究Flink的数据处理和性能优化技术

    作者:禅与计算机程序设计艺术 随着互联网、移动互联网、物联网等新型网络技术的不断发展,企业对海量数据的处理日益依赖,而大数据分析、决策支持、风险控制等领域都需要海量的数据处理能力。如何高效、快速地处理海量数据、提升处理效率、降低成本,是当下处理

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • Python编程:高效数据处理与自动化任务实践

    一、引言 Python,作为一种解释型、交互式、面向对象的编程语言,凭借其简洁易懂的语法和强大的功能库,已经成为数据科学、机器学习、Web开发等多个领域的首选工具。本文将探讨Python在数据处理和自动化任务方面的应用,通过具体的代码案例展示Python的强大功能。 二、

    2024年04月26日
    浏览(23)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包