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智影S100是一款基于图像和激光点云融合建模技术的高精度轻巧手持SLAM三维激光扫描仪。设备机身小巧、手持轻便，可快速采集点云数据；支持实时解算、实时预览点云成果，大幅提高内外业工作效率；同时支持一键生成实景三维Mesh模型，实现城市建筑、堆体、室内空间等场景的高逼真3d重建。
以下是智影S100在国家游泳中心“水立方”进行实地采集的点云与模型成果展示：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-834073.html
智影S100：水立方立面点云与模型成果分享，实时解算生成高质量点云结果，可进一步生成实景三维Mesh模型，助力场馆更新、美化改造。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-834073.html
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原创 | 文 BFT机器人 3DLiDAR传感器（或）三维光探测和测距是一种先进的发光仪器，能够像我们人类一样在三维空间中感知现实世界。这项技术特别彻底改变了地球观测、环境监测、侦察和现在的自动驾驶领域，它提供准确和详细数据的能力有助于促进我们对环境和自然资源
众所周知，传统3D毫米波雷达存在如下性能缺陷： 1）静止目标和地物杂波混在一起，难以区分； 2) 横穿车辆和行人多普勒为零或很低，难以检测； 3) 高处物体和地面目标不能区分，容易造成误刹，影响安全性；
主要看重投影误差，cv的标定识别率也太低了。。。原因是找到了，相机给的曝光时间5ms,增大曝光时间成功率大大提升，但曝光时间给打了，影响实时性，头疼。。 主要是3D-2D的标定 采集标定数据 参照以下采集标定数据和处理标定数据，pcd角点选取和图像角点选取： https:
AVOD（Aggregate View Object Detection）和MV3D类似,是一种融合3维点云和相机RGB图像的三维目标检测算法. 不同的是: MV3D中融合了相机RGB图像,点云BEV映射和FrontView映射,而AVOD则只融合相机RGB图像和点云BEV映射. 从网络结果来看,AVOD采用了基于两阶的检测网络,这让我们很容易想到
写在前言：请认真阅读mid360官方手册，第一次配雷达ip真的很多坑 参考资料 mid360雷达sdk：https://github.com/Livox-SDK Livox Viewer2：https://www.livoxtech.com/downloads LIO-Livox：https://github.com/Livox-SDK/LIO-Livox Livox-Mapping：https://github.com/Livox-SDK/livox_mapping 首先在Ubuntu20.04下将本机IP地址置于和雷达
近年来，深度学习（DL）在解决图像分类、目标检测、语义分割等 2D 图像任务方面表现出了出色的能力。DL 也不例外，在将其应用于 3D 图形问题方面也取得了巨大进展。 在这篇文章中，我们将探讨最近将深度学习扩展到单图像 3D 重建任务的尝试，这是 3D 计算机图形领域最重
使用相机和激光雷达进行时间到碰撞（TTC）计算 在我的先前文章中，我介绍了通过检测关键点和匹配描述符进行2D特征跟踪的主题。在本文中，我将利用这些文章中的概念，以及更多的内容，开发一个软件流水线，使用相机和激光雷达测量在3D空间中检测和跟踪对象，并使用
项目应用场景 面向自动驾驶场景的激光雷达传感器融合，将激光雷达的高分辨率成像+测量物体速度的能力相结合，项目是一个从多个传感器获取数据并将其组合起来的过程，可以更加好地进行环境感知。项目支持 ubuntu、mac 和 windows 平台。 项目效果 项目细节 == 具体参见项目
目前主要的测距方式有：光学测距，超声波和微波雷达测距。 光学测距又可以分为：双目，结构光， ToF 。微波雷达，在消费类产品中，常见的是波长在毫米级别的毫米波雷达。超声波应用比较多的是在车载倒车雷达上。 它们各有优缺点，本章内容只针对在户外低功耗场景的
