从激光雷达数据生成反射率和距离图像 - 腾讯云开发者社区

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激光雷达生成的图像检测关键点用来辅助里程计的方案

尽管在传统相机图像中广泛研究了大量关键点检测器和描述子，但这些技术在激光雷达生成的图像（即反射率和距离图像）的背景下的有效性尚未得到评估。...这带来了从激光雷达生成的图像中以某种方式提取关键点的困难，以便在里程计估计中进一步应用。...OS0-128生成的图像如图2所示，包括信号图像、反射率图像、近红外图像和距离图像，其覆盖了360°×90°的广阔视野，信号图像是给定点返回到传感器的光信号强度的表示，它取决于诸如入射角、与传感器的距离以及物体的材料特性等各种因素...然后，距离图像展示了从传感器到环境中物体的距离。正如我们先前研究的结果所示，信号图像在计算机视觉领域的传统深度学习任务中表现出优越性能。...图2：LiDAR生成图像样本，从上到下分别是信号图像、距离图像、反射率图像和点云。

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固态激光雷达和相机系统的自动标定

输入{Q1，Q2，…，QT}是SSL的传入帧，Sc代表根据我们使用的校准目标的几何参数构建的标准模型，Cstd是从Sc生成的角点，L是用于优化3D角点位置的相似性度量函数；（b）基于图像的二维角点估计...关键的一步是设计相似性函数，该函数可以准确评估测量值P和标准模型S之间的位姿差异，我们发现，如图6所示，棋盘测量P的反射率和物理棋盘上的黑白图案基本上显示相同的空间分布图6：棋盘格点云在不同距离下的反射率分布...C.外参标定从图像中进行2D角点检测，对应于SSL中的集成点云帧数据，由于棋盘沿对角线方向对称，图像和点云中检测到的角点的顺序可能不明确，我们对检测到的角点重新排序，并从左下角对其进行索引，迭代外参求解...，并使用已求解的外参矩阵，如图7所示图7：（a）标定结果的可视化，根据解出的外参矩阵，将点云投影到图像平面上；（b）室外环境下图像上的投影点云（边缘增强）；（c）使用标定结果从图像中投影像素，从而生成彩色点云...总结本文提出了一种新的SSL摄像机系统外参标定方法，通过提出的时域积分和特征精细化方法，可以从模糊激光雷达测量中提取有效信息，基于标定目标点云的反射率分布，提出了一种棋盘格测量的三维角点估计方法，并结合从图像中提取的二维角点

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IROS 2021 | 激光视觉融合新思路？Lidar强度图+VPR

,β是物体的反射率,θ是介质的吸收，反射率β受成分、粗糙度和水分含量以及光束撞击表面的入射角的影响,具体示意图如下测量信号第一次返回的时钟精度限制了距离测量的精度。...但是，在机器人技术中，特别是在 VPR 任务中，3D-LiDAR 扫描生成的强度图像有诸如不受外部光照条件和阴影影响等优点。自动驾驶和自动驾驶汽车的普及推动了 3D-LiDAR 的改进。...图像形成执行圆柱投影，将激光雷达点从笛卡尔坐标系转换成球坐标系：假设光束均匀分布，可以计算 (u,v) 如下如果多个点落在同一个图像像素中，则仅保留具有最近距离的值。...在创建图像的每个像素中，存储强度值而不是距离。垂直光束的不均匀分布可能会导致生成的图像中出现空白，通常是整个水平行。这个问题可以通过缩小垂直分辨率或执行插值来后验解决。...为了从全景图像中删除空行，首先使用二进制阈值和与图像一样宽的水平内核来检测它们。然后通过双线性插值计算空行中每个像素的插值。下图显示了这个过程的结果 B.

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激光雷达的强度标定及路标提取

摘要自动驾驶对高精地图的需求日益重要，本文主要是研究3D激光雷达传感器如何进行强度标定，能够利用标定后的强度信息实现路标的提取和识别, 典型的激光雷达传感器测量值包含了距离信息和强度信息，所谓的强度信息即是从物体表面反射的强度...，在物理上分析，强度的值取决于三个因素：物体反射率，到物体表面的距离，以及入射角，因此相同反射率的路标值相对于传感器的不同的距离和入射角，将得到不同的强度值。...激光雷达强度模型激光雷达获取的强度值 I_id 依赖于入射角 i ，传感器与物体表面的距离d 和表面具有的反射率 p，所以强度信息可以表示为一个以(i,d)作为自变量的函数f（i,d）两个在同一入射角和距离的条件下物体...从外墙获取的三维激光雷达的数据，通过估计每个点的表面法向量计算入射角，并且入射角的LUT的分辨率为1度，传感器距离物体表面的距离LUT的分辨率为1cm。...使用存储的点云数据，计算平均值 avg(u_id)和标准方差(delta_id)生成LUT 图5 没有进行强度标定的路标可视化点云图6 经过强度标定的路标可视化点云图7 经过强度体素滤波的路标可视化点云

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深度｜详解自动驾驶核心部件激光雷达，它凭什么卖70万美元？

除了位置和距离信息，激光雷达还提供返回所扫描物体的密度信息，后续算法据此可以判断扫描物体的反射率再进行下步处理。...将激光雷达与相机视觉检测的空间/时间数据融合，进行车道估计与跟踪，结合从地图数据生成的车道曲率约束和可参考的车道等信息，则可以获得高可信的车道估计。 ? 图2....Velodyne输出的原始数据中，除了位置和距离信息，还包括目标反射密度信息。如果厂家能提供进一步的算法，判断出目标的反射率信息，用于辅助目标的识别，例如确定众多检测目标中的交通标志牌。...通过多次改变标定箱的远近和方位，使其位置尽可能地均匀分布在图像分辨率范围内的各个位置，而通过采集多帧同步后的图像和激光雷达扫描数据，即可获得多组图像雷达对应点对。...（2）车用激光雷达常用指标测试，包括设备的测量帧率、点频率稳定性；水平角视场大小，水平角分辨率；垂直角视场大小，垂直角分辨率；距离分辨率、测距误差和不同反射率的固定大小目标的探测距离等。

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基于最大似然反射率的异构激光雷达强度标定方案（开源）

该标定方法为多个激光扫描仪的反射率值提供了一种解决方案，它考虑了距离、测量表面的入射角和扫描仪单元之间的依赖关系。...该方法旨在通过估计激光雷达的反射率，提高激光雷达数据的质量和一致性。为了实现这一目标，我们首先通过对已知参考面进行扫描来建立反射率与激光雷达强度值之间的关系。...然后，我们使用最大似然估计方法将这个对应关系推广到其他未知场景中的激光雷达数据上，从而获得未知场景中的激光雷达反射率的估计。在实验中使用了多个异构激光雷达组成的系统，并对其进行了测试和比较。...如果相同环境中的某一位置被不同的激光雷达以不同的视角和距离进行观测，目标是学习标定参数，使得应用于测量数据时，在该位置上获得一致的反射率测量结果。...图8.这张图显示了我们收集Obelix数据集的区域的航拍图像（左侧），经过标定的反射率图（中间）和每个单元测量残差的剩余方差，其中较暗的值表示较低的误差（右侧）。

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【自动驾驶】技术笔记：传感器专题

主要是三种：偏移误差（零偏移）、比例误差（输入输出比）和背景白噪声。 LiDAR 激光雷达，准确率很高，计算难度相较于图像要低，作为无人车设计中的主传感器使用。...点云：Point Cloud，收集到的数据是很多点的3维极坐标。基于点云和GPS的定位是采用的是贝叶斯法则，计算汽车所处位置的可能性。受到空气悬浮物的影响，极限测量距离降低。...这些摄像头通常以60Hz的频率工作，共同产生1.8GB/s的巨额数据量。摄像头相关算法光流是图片序列或者视频中像素级的密集对应关系。立体视觉是从两个或更多的视角得到的图像中建立对应关系的。...一些使用振镜作二维扫描的激光雷达产生的点云呈现出纵横非常不均匀的状态，处理这样的数据具有挑战性。...Flash激光雷达高清分辨率，受到反射率的影响较高（轮胎反射率较低，会检测不到），有效距离为几十米。高分辨率图像级长距激光雷达代表型号：Innovusion Cheetah。

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LiDARTag：一种基于点云的实时估计基准标记物位姿的系统

图1：基于激光雷达的标记物可以与基于相机的标记一起使用，以解决图像对环境照明敏感的问题，此图显示了点云扫描数据中两种不同大小的Lidartag的可视化。...当激光雷达扫描时，标记显示不同的强度值，强度值取决于激光雷达如何测量物体的反射率，只要标记物是由不同的反射率组成，并且放置在图3b中以黄色突出显示的区域内，基于相机的系统的大多数类型的基准标记都可以适用于基于激光雷达的系统...姿态估计和初始化激光雷达的姿态定义为从激光雷达坐标系到LIDARTag的刚体变换，如图8所示,估计位姿又是一个优化问题，有兴趣的可以查看原文公式推导图8：该概念图说明了估算LiDARTag姿势的方法...下图中（a）和（c）是放置在距离机器人2米和14米处的标签图像。...（b）和（d）描述了分别在2米和16米处通过LiDARTag的姿势将模板（绿色框）从激光雷达原点投影到标签返回的结果，虽然由于距离较远，（d）显示的激光雷达回波比（b）要稀疏得多，但我们仍然能够准确估计姿势及其

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什么是LIDAR（激光雷达），如何标注激光点云数据?

2) 扫描仪：调节激光扫描目标物体的速度和激光到达的最大距离。 3) 传感器：测量来自激光的光从目标物体反弹并返回系统所需的时间（从而测量距离）。...激光雷达点云在自动驾驶汽车上的应用可以分为两类：1）以目标检测和场景理解为目的的实时环境感知和处理。2）生成用于目标定位和参考的高清地图和城市模型。...对于在激光雷达数据上运行的神经网络来说的一个挑战是，根据扫描时间、天气条件、传感器类型、距离、背景和大量其他因素存在大量变化。由于激光雷达的工作方式，物体的密度和强度变化很大。...再加上传感器经常有噪声，尤其是 LiDAR 数据通常不完整（由于某些材料的低表面反射率和城市背景杂乱等因素），处理 LiDAR 数据的神经网络需要能够处理很多变化。...虽然 LiDAR 生成的点云的性质使得数据格式与 2D 图像截然不同，但 LiDAR 标注过程并没有太大变化。

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论文简述 | CamVox: 一种低成本、高精度的激光雷达辅助视觉SLAM系统

在最初的ORB-SLAM2中,关键点分为两类:近点和远点,其中近点是深度确定性高的点,可用于缩放、平移和旋转估计,而远点仅用于旋转估计,因此信息量较少.由于从Livox lidars获得的稠密、长距离和精确的点与相机图像相融合...,如图3c和图3d所示.然后根据输出执行进一步的跟踪线程操作,如ORB特征提取、关键点生成.由于激光雷达持续扫描环境,每个数据点都是在略有不同的时间戳获得的,需要IMU进行校正.这不同于照相机,而图像是在几乎一瞬间获得的...整个校准算法的结构如图7所示.首先通过使用反射率和深度值的初始外部参数将密集点云投影到成像平面上,然后执行轮廓提取以与相机图像轮廓进行比较.代价函数由一种改进的ICP算法构造,可以通过Ceres进行优化...将激光雷达点云投影到2D图像后，我们对所有图像进行直方图均衡化，并使用Canny边缘检测器提取边缘[18]。从深度图像和反射率图像提取的边缘被合并，因为它们都来自相同的激光雷达，但信息不同。...最后，获取相机图像和激光雷达图像中存在的一些特征边缘，并根据最近边缘距离进行边缘匹配。初始匹配结果如图7右下方所示，其中橙色线是相机图像的边缘，蓝色线是地平线图像的边缘，红色线是最近点之间的距离。

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一文详解固态激光雷达的里程计（loam_livox）

A.点的选择计算点距离雷达的距离D(P)=x2+y2+z2 计算光束和X轴的夹角ϕ(P)=tan−1((y2+z2)/x2) 计算反射率I(P)=R/D(P)2，其中R是点的反射强度当反射率I小的时候证明物体离雷达很远...删除物体后边点 B.特征检测选择点后，我们执行特征提取以从“好点”中提取特征。我们通过计算候选点的局部平滑度来提取平面和边缘特征，如[1]所示。...此外，为了减轻由于有限的FoV和点选择导致的少量特征而导致的匹配退化，我们将LiDAR反射率用作第4维测量。...C.图像帧运动补偿由于激光采集的点云并不是在同一时刻采集的，所以就会存在运动畸变（坐标系不同引起的），所以需要根据接收激光点的时间计算位姿把点云投影到同一坐标系。...最后跑官方数据集的效果如下所示： ? 实验室的师弟也在实际场景中做了测试，建图效果如下所示： ?

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【论文解读】深度学习+深度激光=移动车辆的状太估计

该方法依赖于全卷积网络，该网络从场景的两个不同但临时的近距离帧接受特征激光雷达信息作为输入，并给出每个点的地面运动矢量的密集估计值，并假定它（每个点）属于一个动态车辆。...如图2a所示，我们使用的更简单的输入数据由两个不同的投影激光雷达扫描（其范围和所测得的反射率）组成。...定义此视野的地方是Kitti数据集为其提供边界框注释的区域，从自我角度来看，该区域大约覆盖[-40.5、40.5]度范围。生成的投影的每对（u，v）编码传感器测得的范围和反射率。...为了获得运动先验，通过我们特定的激光雷达流网络处理激光雷达数据。作为输出，它会生成两个通道的流图，其中每对（u，v）代表虚拟相机相似平面上的RGB等效运动矢量，如图3a所示。...为此，我们引入了一系列借口任务，其中包括有关流动性的语义以及根据图像和激光雷达数据构建的光流纹理。我们报告的结果非常有前途，并证明仅在训练期间利用图像信息确实有助于基于激光雷达的深度架构。

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一文详解固态激光雷达的里程计（loam_livox）

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在 ArcGIS 中由激光雷达创建强度图像

强度以及强度图像强度是反映生成某点的激光雷达脉冲回波强度的一种测量指标（针对每个点而采集）。该值在一定程度上基于被激光雷达脉冲扫到的对象的反射率。...其他对强度的描述包括“回波脉冲振幅”和“反射的后向散射强度”。反射率是所用波长（通常是在近红外波段）的函数。强度可用于帮助要素检测和提取以及激光雷达点分类，还可以在无可用航空影像时用于替代航空影像。...如果激光雷达数据中包含强度值，则可使用这些强度值绘制出类似黑白航空照片的图像。创建 LAS 数据集图层勾选扩展模块并在ArcCatalog 或“目录”窗口中创建 LAS 数据集 ?...选择统计数据选项单击计算按钮创建包含 LAS 文件统计信息和空间索引的 LAS 辅助文件。（查看某些 LAS 文件的统计数据，则可确认是否确实记录了强度，如果已记录，那么值的范围是多少。...根据 LAS 数据集图层生成强度图像使用转换工具箱中的LAS 数据集转栅格。来将点强度值生成图像 ? 参数设置一般默认即可，采样值应根据数据的点间距进行设置。比较合理的值是平均点间距的两倍到四倍。

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激光雷达眼中的世界：点云与时间的艺术

这个就是非ROS包支持的雷达依赖的一些库尴尬的就是star好少点云是一个数据集，数据集中的每个点代表一组X、Y、Z几何坐标和一个强度值，这个强度值根据物体表面反射率记录返回信号的强度。...生成点云的数据可以通过多种方式采集, 其中包括全站仪、地面和机载激光扫描仪、无人机、移动测绘系统、快照图像，从手簿中采集到的视频，还有智能手机和生成表面和结构模型的CAD程序。...激光雷达，从原理上说就是一种dToF(直接测量飞行时间)方案，通过激光发出和返回的时间结合光速计算出距离，与其它使用调制光/电磁波，并检测相位差的间接飞行时间方案相比。...垂直和水平两个方向角分辨率则影响到点云数据的精细程度，具体而言就是能够在多远的距离探测到多小的物体。...可以想象整个工作周期中激光束以激光雷达为原点向四面八方射出，每隔0.5°或1°接受一个点的距离信息，自然在越近的距离上点越密集，越远则越稀疏。

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专访 | CVPR PAMI青年研究员奖得主Andreas Geiger：自动驾驶中的计算机视觉

大部分 STOA 自动驾驶系统会使用激光雷达（LiDAR）进行三维重建。不过也有少部分团队试图直接从图像中恢复三维信息。...不同的传感器的长处各不相同，激光雷达给出距离信息，但是很难描述外观，因为激光雷达捕捉反射率，反射率与外观并不直接相关。而图像中虽然包含丰富的外观信息，但是缺少距离信息。...毫米波雷达的视野非常窄，但是可以进行远距离测距和测速。理想情况下，你要根据不同传感器的特点去将它们生成的数据组合在一起。...例如，如果你同时拥有立体视觉数据和激光雷达数据，你希望利用激光雷达的远场数据和立体视觉的近场数据。...在通过多帧三维点云建立的三维重构空间里进行一次标注，能够同时得到多张二维图像的标注从模型的角度来看，我们主要研究深度学习模型和概率模型。

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基于语义地图的单目定位用于自动驾驶车辆

系统包括两部分：(1) 全局语义地图生成。从装备有激光雷达、GPS-RTK和IMU或其他导航传感器的车辆收集的道路数据中，利用激光雷达SLAM创建点云地图。...从点云中提取车道线、车道标志和类似杆状物体等语义特征以构建语义地图。(2) 定位模块。我们使用卷积神经网络（CNN）从摄像头捕获的图像中提取语义信息。...点云地图生成和鸟瞰图（BEV）分割。(a) 显示了原始点云地图。(b) 是通过激光雷达SLAM生成的地面点云。(c) 提供了一个鸟瞰图像示例，其中每个像素对应一个10厘米的体素。...数据集公开的KAIST数据集提供了从复杂城市环境中获取的各种传感器数据，选择了一些典型的自动驾驶场景（即郊区、城区和高速公路），其中来自激光雷达的给定点云数据用于构建全局语义地图，而左侧摄像头和IMU...该数据集由我们配备前视摄像头、激光雷达、GPS-RTK和IMU的自动驾驶汽车收集。我们使用激光雷达数据构建点云地图，并将GPS-RTK视为定位的地面真值。图 7. 实验结果的说明。

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单目图像和稀疏雷达数据深度估计

我们发现，雷达测量中存在的噪声是阻碍现有的激光雷达数据与图像融合方法应用于雷达数据与图像融合的主要原因之一。...一个原因可能是雷达测量不包括在大多数主要的自驱动数据集中[10]。与激光雷达相比，雷达传感器具有更长的探测距离（200米~300米），更多的属性包括速度、动态和测量不确定性。...我们作出以下贡献： 1）详细研究了使用雷达数据进行密集深度估计所面临的挑战；2）提出一种新颖的、精心设计的基于单眼图像和稀疏雷达数据的深度估计网络体系结构；数据和代码将在论文被接受后发布，以便于该方向的研究...主要区别在于，除了x、y、z和反射率外，雷达数据还包括附加测量值，包括沿x和y方向的速度、位置和速度测量值的标准偏差，以及诸如被测对象动态状态（编码为离散数字）的信息。...我们在RGB图像上叠加雷达点。从图中可以看出，我们的方法在白天和晚上都有较好的预测质量。在这里，我们的代表我们的完整模型（我们的两个tagew/smoothness）

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【系列文章】面向自动驾驶的三维点云处理与学习（4）

它允许从1公里远检测到的交通标志与高精地图中的车道关联性，并且可以通过测量车轮到车道边界的距离来预测较近交通的换道指示，这对运动规划和预测模块有很大的帮助；鲁棒性。...函数G（*）表示了从激光雷达扫描点和HD地图点之间的损失函数。通常，g（⋅）的形式为激光雷达扫描数据和点云地图之间的点到点、点到线或点到面距离。...该方法通过激光雷达扫描与基于激光反射率信号的点云地图匹配来计算姿态。匹配可以采用稠密二维图像匹配方法，也可以采用基于特征提取的ICP匹配方法。...对于第一种方法，首先将激光雷达扫描和点云地图的激光反射率读数转换为基于BEV表示的灰度二维图像，然后通过图像匹配技术计算姿态。请注意，此方法仅计算姿势的x、y和偏航分量。...对于第二种方法，首先根据激光反射率值从激光雷达扫描点中提取感兴趣的区域对象，如车道标记和极点[20]。

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【图像分类】从数据集和经典网络开始

欢迎大家来到图像分类专栏，本篇简单介绍数据集和图像分类中的经典网络的进展。...本文根据应用场景的不同，汇总了9个相关领域的数据集，并根据数据集自身特点，注明其容量、类别和适用的分类任务，以供大家参考使用。 ?...抛开上文中列举的领域相关性，图像分类的数据集又可以分为初级版、进阶版和高级版。 ?...初级版适合初入图像处理领域的同学，这一类数据集主要以MNIST、Cifar 10为代表，可以帮助新手迅速了解神经网络的构成，同时掌握深度学习和图像处理的相关基础知识。...随着网络结构的不断完善和发展，人们已经从深度和宽度等多个空间维度提出改进方案，SENet则创新性地从特征通道之间的关系进行改进，通过额外的分支来得到每个通道的权重，自适应地校正原各通道激活值响应，以提升有用通道响应并抑制对当前任务用处不大的通道响应

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激光雷达生成的图像检测关键点用来辅助里程计的方案

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