论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理

10月前作者：鸿_H 分类：Toy博客阅读(55) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理。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。

前言：该论文介绍多线激光lidar的标定内参的原理，有兴趣的，可研读原论文。

1、标定参数

rotCorrection：旋转修正角，每束激光的方位角偏移（与当前旋转角度的偏移，正值表示激光束逆时针旋转），如图1 a
vertCorrection：垂直校正角，每束激光的仰角（正值使激光束朝扫描仪顶部旋转），如图1 b
distCorrection：距离校正偏移，应用于单个激光束的飞行时间距离
vertOffsetCorrection：与激光束正交的垂直视差校正，如图3
horizOffsetCorrection：与激光束正交的水平视差校正，如图4
论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理,论文阅读,论文阅读

2、数学模型

论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理,论文阅读,论文阅读
对于某一个线，均有扰动方程：

3、标定过程

激光lidar放到5面尺寸已知的封闭空间；假设激光雷达z轴垂直底面，四面墙壁构成的空间也是已知，因此可算得每个点的距离ds。本质还是一个根据先验值进行一个非线性优化过程。

论文阅读2---多线激光lidar内参标定原理,论文阅读,论文阅读

参考论文：LIDAR Velodyne HDL-64E Calibration Using Pattern Planes

###########
好记性不如烂笔头
积硅步期千里文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-820139.html

到了这里，关于论文阅读2---多线激光lidar内参标定原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！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

使用lidar_align进行激光雷达与IMU的外参标定（超详细教程）

1、下载lidar_align源码 ethz-asl/lidar_align: A simple method for finding the extrinsic calibration between a 3D lidar and a 6-dof pose sensor (github.com) https://github.com/ethz-asl/lidar_align 2、解压到ros工作空间目录下的src文件中不知道如何创建ros工作空间的可以参考我另一篇博客： ubuntu下如何创建ros工作空间

2024年02月08日
浏览(48)
相机的内参标定（实现原理+具体操作流程+实验结果）

这篇主要是总结梳理一下关于学习到的相机内参标定的知识。计划分为原理介绍，具体操作流程，标定实验结果三个模块。首先先简单解释下为什么要进行相机标定这个操作，我们知道生活中实际使用的相机镜头都是透镜，初中时的物理就讲过，只有通过光心的光线才是沿直

2024年02月09日
浏览(59)
经典文献阅读之--Evaluation of Lidar-based 3D SLAM algorithms （激光SLAM性能比较）

我们在日常使用激光SLAM算法的时候，常常会发现现有的算法只会和一些比较经典或者前作去进行比较，很多时候我们更希望对主流的激光SLAM方法进行性能比较。之前作者转载过一篇文章《常见不同3D激光SLAM方案对比》。但是对比的算法有限。现在瑞典Lule科技大学评估9种最常

2024年02月02日
浏览(39)
论文阅读 2DPASS: 2D Priors Assisted SemanticSegmentation on LiDAR Point Clouds LiDAR

题目：2DPASS: 2D Priors Assisted SemanticSegmentation on LiDAR Point Clouds ECCV 2022。建议打开csdn右侧目录栏，部分个人理解和觉得重要内容有加粗表示，其余内容主要是机器翻译。如果对整个领域比较熟悉直接从第三章开始看就行。主要贡献：2D先验辅助语义分割 (2DPASS)+多尺度融合到单知

2024年01月25日
浏览(56)
[论文阅读]PillarNeXt——基于LiDAR点云的3D目标检测网络设计

PillarNeXt: Rethinking Network Designs for 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds 基于LiDAR点云的3D目标检测网络设计论文网址：PillarNeXt 代码：PillarNeXt 这篇论文\\\"PillarNeXt: Rethinking Network Designs for 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds\\\"重新思考了用于激光雷达点云3D目标检测的网络设计。主要的贡献

2024年02月08日
浏览(46)
论文阅读：Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation

来源ICCV2023 LiDAR分割对于自动驾驶感知至关重要。最近的趋势有利于基于点或体素的方法，因为它们通常产生比传统的距离视图表示更好的性能。在这项工作中，我们揭示了建立强大的距离视图模型的几个关键因素。我们观察到， “多对一”的映射，语义不连贯性，形状变

2024年02月02日
浏览(52)
论文阅读：SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM

来源：IROS 2019 链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/8967704 可靠、准确的定位和映射是大多数自动驾驶系统的关键组成部分。除了映射环境的几何信息外，语义在实现智能导航行为方面也起着重要作用。在大多数现实环境中，由于移动对象引起的动态变换，这个任务特别复杂，这

2024年03月12日
浏览(77)
[论文阅读]MVF——基于 LiDAR 点云的 3D 目标检测的端到端多视图融合

End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds 论文网址：MVF 论文代码：这篇论文提出了一个端到端的多视角融合(Multi-View Fusion, MVF)算法,用于在激光雷达点云中进行3D目标检测。论文的主要贡献有两个: 提出了动态体素化(Dynamic Voxelization)的概念。相比传统的硬体素

2024年01月23日
浏览(46)
[arxiv论文阅读] LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding

Yang, S., Liu, J., Zhang, R., Pan, M., Guo, Z., Li, X., Chen, Z., Gao, P., Guo, Y., Zhang, S. (2023). LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding. In arXiv [cs.CV]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2312.14074 最近，大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）在指令跟随和 2D图像理解

2024年02月02日
浏览(64)
【论文阅读】以及部署BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework

BEVFusion: A Simple and Robust LiDAR-Camera Fusion Framework BEVFusion：一个简单而强大的LiDAR-相机融合框架 NeurIPS 2022 多模态传感器融合意味着信息互补、稳定，是自动驾驶感知的重要一环，本文注重工业落地，实际应用融合方案: 前融合（数据级融合）指通过空间对齐直接融合不同模态的

2024年02月04日
浏览(49)