有没有一种有效的方法来测量从单个点到大量点阵列中的每个点的距离？ - 腾讯云开发者社区

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ICRA 2021| 具有在线校准功能的高效多传感器辅助惯性导航系统

由于每个 3D LiDAR 扫描都包含大量 3D 点，这对实时性能构成了巨大的挑战，我们提倡使用包含环境结构信息的平面图，从稀疏的 LiDAR 点云中提取来有效地更新/校准系统。...堆叠与单个特征对应的所有测量值并对特征位置执行线性边缘化（通过零空间投影）会产生残差 [5]： ? 然后，这可以直接用于 EKF 更新，而无需在状态中存储特征，从而节省大量计算量并限制状态大小。...请注意，计算出的平面通过了原点，因为d=0，因此pc的中心点也成为了提取的pp的中心。为了避免从非平面或不良条件下提取pp，我们检查了点到平面的平均距离和nc的大小，然后在它们没有通过阈值时丢弃。...残差（23）的第一个原始值的物理意义是平面法线的平行性，第二行是点到平面的距离。...如果Mahalanobisdistance小于阈值，我们认为关联是有效的，等式 (36) 可以直接用于 MSCKF 更新，而无需在状态中存储特征，从而节省大量计算量。

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自动驾驶中激光雷达检测障碍物理论与实践

早期融合是指点云与图像像素融合，后期融合是指单个检测物的融合。激光雷达的优缺点？缺点：激光雷达不能直接估计速度。他们需要计算两个连续测量值之间的差值。激光雷达在恶劣的天气条件下工作不好。...它在Python中可用，但是在C++中使用它更为合理，因为语言更适合机器人学。它也符合ROS（机器人操作系统）。PCL库可以完成探测障碍物所需的大部分计算，从加载点到执行算法。...这个库相当于OpenCV的计算机视觉。因为激光雷达的输出很容易达到每秒100000个点，所以我们需要使用一种称为体素网格的方法来对点云进行下采样。什么是体素网格？...为了避免计算每个点的距离，这里使用KD树进行加速。 KD树是一种搜索算法，它将根据点在树中的XY位置对点进行排序，一般的想法-如果一个点不在定义的距离阈值内，那么x或y更大的点肯定不会在这个距离内。...所以KD树能够在计算欧式聚类算法中的计算量大大减少。再加上聚类算法，两者是能够有效获取独立障碍物的有利算法。边界框最终的目标是围绕每个点云簇创建一个三维边界框。

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一文详解固态激光雷达的里程计（loam_livox）

本文的主要贡献有: 针对小视角的雷达提出了完整的LOAM算法通过考虑low-level的雷达参数增加了LOAM算法的精度和鲁棒性提出了一种简单但是有效的运动补偿的方法。...所以计算的就是三角形的高即点到线的距离。...，我们计算当前帧的地图中平面点到由这5个点组成的平面的距离，然后将此残差添加到姿势优化中。...分子后边的叉乘部分还是地图三个点组成的三角形的面积，再点乘一得到四面体的体积，再除以底面积得到四面体的高即点到平面的距离。...在每个子图做scan-match的过程中利用子图中最后一个点的位姿把所有的点投影到全局地图中，这样每帧采样的时间仅为原来的三分之一。

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一文详解固态激光雷达的里程计（loam_livox）

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Precision Neuroscience提出第7层皮层接口：可扩展的微创脑机接口平台

每个微电极阵列包括529个电极，直径从20到200µm，有效面积为每529通道模块0.48 cm2。图1 整个系统配置图（硬脑膜下腔为蓝色，硬脑膜为紫色，颅骨为米色，最外层为头皮）。...颅骨和硬脑膜切口后的电极植入时间为20-40s。对于单个阵列的529个微电极，这相当于每个微电极在0.48 cm2皮层上的平均植入速率有效平均插入速率减半，达到了每个电极的有效速度。...图5 神经记录 # 神经解码研究人员分析了从给定阵列的参考位点记录的自发神经活动与同一阵列上其他位点同时记录的神经活动的相关程度。...对整个阵列中大量电极的多通道解码比对任何单个电极解码更鲁棒，在离线解码中，左侧正确率达到73%，右侧正确率达到67%。

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激光雷达里程计的最新进展和挑战

内容概述激光雷达基础 LiDAR 是 Light Detection And Ranging（光探测和测距）的缩写，是一种强大的遥感技术，用于测量距离并构建物体和环境的高精度三维图像。...根据每个激光脉冲返回所需的时间，并利用恒定的光速，激光雷达计算出与目标的距离。将激光雷达系统地应用于大面积区域并合成为距离测量值，可生成点云-三维空间中大量点的集合。...这些点有效地建图出区域或物体的三维形状和特征。从本质上讲，激光雷达有助于创建周围世界高度详细和精确的三维图像，在地理空间制图、自主导航和环境监测等各个领域都证明了其价值。...连续时间插值法是一种替代方法，它通过 B 样条插值法确定连续轨迹，确保每个激光雷达点的精确变换。然而，这种方法大大增加了计算需求，尤其是在点数较多时，因为每个点都需要单独的状态计算。...这意味着对一种类型有效的算法在应用于另一种类型时，可能需要对其他参数进行调整。由于认识到根据特定传感器修改方法带来的不便，人们越来越需要一种能够在所有类型激光雷达中稳健运行的算法。

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基于语义分割的相机外参标定

，右边为点云信息，目标是恢复相机的外参矩阵P的参数，即旋转矩阵R3×3和平移向量T，同时，假设表示从摄像机坐标系中的3D坐标到2D像素坐标的映射的内在参数K（R3×4）是已知的，提出了一种新的标定方法来估计相机的外参数据...，由于道路颠簸和不准确的方向测量，传感器远场中的点的位置误差会增加，从而导致具有许多异常值的噪声3D点云，因此，我们过滤出距离车辆激光雷达传感器超过最大距离dmax的点，在实践中，dmax选择在50米和...，当所有组合并到单个点云M中时，递归结束。...这是通过计算模型中每个点到摄像机位置的距离d来实现的，将3D模型中的每个点渲染为半径为ri=λ的圆，其中λ是一个缩放因子，取决于点云密度，可以通过渲染侧视图并增加λ来经验确定，直到渲染视图的外观与目标分割图像大致匹配...CARLA评估时，点云视图以天空背景呈现，如图2b所示，为了仅匹配两幅图像之间的共同天空区域，渲染视图中与目标中的天空区域不匹配的天空区域被屏蔽，因为这些像素是由点云稀疏引起的，另一种有效的措施是仅使用图像的下半部分进行配准

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基于目标的激光雷达与相机外参标定方法汇总

为了准确地重建场景中的对象，有必要将激光雷达和相机输出融合在一起，激光雷达相机外参估计出刚性变换矩阵，旋转+平移、6自由度，该矩阵建立三维激光雷达平面中的点与图像平面中的像素之间的对应关系。...，构建点到平面的距离作为误差，使用非线性最小二乘进行求解。...该方案使用激光雷达和相机中的3D-3D点对应，并给出封闭形式的解决方案，该代码以ROS包的形式作为开源软件提供。...、高效率地获取三维点云成为可能，这激发了大量的研究和应用，然而，其扫描方向的不均匀性和测距误差分布的不一致性给其标定任务带来了挑战，在本文提出了一种用于非重复扫描SSL和相机系统的全自动校准方法。...、与单目或立体相机的外参方案，该过程分为两个阶段：首先，从待校准传感器提供的数据中提取自定义目标的参考点，然后，通过两个点集的配准找到最佳刚体变换，所提出的方法可以处理具有不同分辨率和位姿的设备。

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Biological Psychiatry综述：人脑成像转录组学的最佳实践

1.1 步骤1:验证探针到基因的注释微阵列数据使用与包含单个基因的DNA的独特部分相对应的探针序列来量化基因表达。探针对基因的分配是使用不断更新的可用测序数据库进行的。...因此，必须使用最新、最准确的探针-基因定位来确保测量的有效性。1.2 步骤2:过滤探针微阵列实验容易受到背景噪声的影响，部分原因是由于非特异性杂交。...因此，有必要去除表达水平不超过背景的噪声探针，以提高微阵列测量的有效性。...转录和神经成像数据的一个重要特性是强空间自相关性;距离较近的区域往往比距离较远的区域具有更相似的值。在基因表达数据中，任意两点之间的相关性随着它们的空间间隔大致呈指数衰减。...其次，AHBA依赖于大量组织样本的微阵列分析，结果估计可能受到细胞组成的区域差异的影响;因此，结果应尽可能与单细胞rna测序数据交叉验证。

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服务器性能监控的温故知新

因为真正跨平台工具包很少存在，所以没有标准的方法来准确地查看事件、记录事件以供以后分析，或者有效地解决问题。...为了做到这一点，很多方面都会受到质疑: 网络拓扑、数据库更新(锁)、磁盘阵列、进程调度、 CPU 性能、内存关联性和驱动程序/中断服务时间。...服务器监控的内容我们必须决定要监控的位置和内容，这可以从对系统事务延迟的研究中得到，还可以监控和分析为用户事务服务的每个组件，并尽可能快地完成每个记录。...最后，有一个设备和过程的列表，然后必须找到适当的方法来测量感兴趣的内容。简单地说，计算机有五类性能分析感兴趣的可测量数据对象: 全局属性、 CPU、网络接口、磁盘和进程。...监控系统的唯一缺点是，如果决定将所有性能数据收集为日志格式并将其存储到磁盘中时，且监控系统可以支持如此细粒度采样时间的话，这种日志会很大。服务器环境中的硬件问题集有没有一个通用问题集呢？

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为何3根导线=整个世界？

实际上，A的长度取决于两个因素，这两个因素都不是从理论中取出的某个特殊波长分数。让垂直元件之间的距离从0.12波长到大约0.25波长，可以获得几乎相同的增益和几乎相同的前后比（使用寄生排列）。...那么，我们可能会设定什么距离呢？首先，当作为偶极子隔离时，驱动单元必须从其自然谐振长度缩短。我们将相应地缩短所有三个单元，因为每个支单元都将依次作为驱动元件。...以下是40米和30米的一些初始尺寸，假设每个天线距离地面10英尺。...首先，请注意覆盖范围中存在轻微的零点。虽然这些零点很浅，但您可能希望将阵列定向，使零点指向没有火腿的地方。其次，增益数值仅适用于天线放置在平均地面上的情况。...第三，这些数字显示了阵列30米版本产生的稍微更高的增益数值。由于天线有效高度较低，我们将每个天线放置在最低高度为10英尺的位置，因此40米增益数值比30米版本低约0.15分贝。

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潘建伟团队再发Science，可编程超导量子计算原型机「祖冲之号」来了

由于QW丰富的潜在应用，研究人员已经在各种硬件平台上进行了大量的原理验证实验演示，范围从光子学、捕获离子和中性原子到核磁共振和超导量子比特。众所周知，基于QW的量子搜索算法至少需要二维配置。...在这项工作中，研究人员提供了一种基于「pass-through holes」的替代技术方案。这适用于一个8 × 8量子位阵列（Fig. 1A），该阵列由16个单元组成，其电路图如Fig. 1B所示。...然后，再测量所有62个量子比特的群体在它们的σz基中，演化时间从0到600 ns 不等。对于每个时间点，我们进行了50000次单次测量。...所有地点种群的时间演化测量从时间(t) = 0到1000 ns。 Figure 3B清楚地显示了单个Walker同时通过{ l }和{ r }路径。...研究人员在 t = 550ns 后测量了位点 d 上的粒子数，并观察到了Fig. 4B中的干涉条纹。这与在单个Walker案例中观察到的模式相似。

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NV-LIO：一种基于法向量的激光雷达-惯性系统（LIO）

相关工作激光雷达（惯性）测距的关键组成部分在于点云配准的有效性。为了处理每个扫描中成千上万点的计算负载，已经出现了各种方法来减少计算时间。...其中介绍了一种名为前向ICP流动的方法，利用点到平面距离找到对应现有平面的新的扫描点，而不是在每次扫描中找到平面。...在广阔的户外环境中，相邻像素覆盖的区域较广，减轻了距离测量噪声对法线向量计算的影响。相比之下，在狭窄的室内环境中，相同的区域要小得多，放大了距离测量噪声对计算结果的影响。...如果窗口大小内小于三分之一的点与平面之间的点到平面距离在5厘米以内，则认为无效。通过这一过程，获得了包含法线点P的法线云N。图3显示了从输入云中提取法线的过程。...每个对的残差成本函数计算为点到平面距离，目标帧相对于查询帧的相对位姿可以通过解决以下优化问题来计算：得到相对位姿然后转换为相对位姿因子添加到因子图中。

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ICRA2021| Intensity-SLAM：基于强度辅助的大规模环境定位和建图

该实验主要侧重于通过计算机视觉技术进行的视觉里程计 (VO)，但并未展示 LiDAR SLAM 在大规模环境中的性能。Khan等提出了一种数据驱动的方法来校准强度信息 [25]。...对于每个点p∈P3，我们可以搜索最近的两点p1和p2，以便局部表面法线n可以表示为：因此，我们可以从具有几何读数P和强度读数I的原始扫描中推导出校准强度扫描I˜，特别是在一些传感器中默认使用距离测量部分校准...它可以通过最小化点到边和点到平面的残差来实现。给定边缘特征 pi∈Pε和变换点 pˆi = Tpi，我们可以从全局地图中搜索两个最近的点 pε1 和 pε2。...每个子空间由区域内点的最大强度表示。给定一个关键帧，我们可以从强度和几何信息中提取 ISC 描述符Ω。...相似度分数φ(Ωq,Ωc) 是通过取每个扇区的平均余弦距离来找到的：可以通过在φ(Ωq,Ωc)上设置一个阈值来确定回环检测。回环检测能够有效地识别环路对。然而，错误检测会导致位姿图优化失败。

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F-LOAM:基于激光雷达的快速里程计和建图

在本文提出了一个通用的解决方案，旨在为基于激光雷达的SLAM提供一个计算效率高、精度高的框架。具体来说，我们采用了一种非迭代的两级失真补偿方法来降低计算量。...介绍估计两个点云帧之间变换的最经典方法是迭代最近点（ICP），其中两个点云帧通过最小化点云距离迭代对齐。然而，优化过程中涉及大量的点，计算效率低下。另一种方法是匹配计算效率更高的特征。...一个典型的例子是激光雷达里程计和建图（LOAM），它主要思路是提取边缘和平面特征，并通过最小化点到平面和点到边缘的距离来计算姿态。然而，畸变补偿和激光里程计都需要迭代计算，这仍然是昂贵的计算。...在每个扫描间隔期间，激光阵列在水平面上以恒定速度旋转，同时激光测量按顺时针或逆时针顺序进行。原始点云匹配方法（如ICP）对噪声和动态对象（如人类）非常敏感，可用于自动驾驶。...为了减少搜索的计算量，边缘特征地图和平面特征地图都存储在三维KD树中。通过从边缘和平面特征图中收集附近的点来估计全局线和平面。对于每个边缘特征点，从全局边缘特征图中计算其附近点的协方差矩阵。

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激光雷达视觉惯性融合框架：R3live++

系统由激光雷达惯性里程计 (LIO) 和视觉惯性里程计 (VIO) 组成，两者都是实时运行的。LIO子系统利用来自激光雷达的测量值来重建几何结构，而VIO子系统同时从输入图像中恢复几何结构的光度信息。...LIO子系统通过配准每个输入激光雷达扫描的点云测量来构造辐射图的几何结构。...使用广义迭代最近点 (GICP) 方法，通过最小化扫描中每一点到从地图中相应点拟合的平面的距离，迭代估计激光雷达姿态 (和其他系统状态)。然后使用估计的状态估计将新点附加到地图上。...另外，通过假设补丁中所有像素的深度与中点相同，残差的计算并不完全精确。 n另一方面，我们的 VIO 在单个像素上运行，该像素利用单个地图点的辐射来计算残差。...利用收敛状态估计和原始输入图像，我们最终根据当前图像测量更新地图点的辐射度。 • 辐射信息的恢复点到地图VIO更新后，我们将获得当前图像的精确姿势。

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Omni-LIVO：基于光度迁移与ESIKF融合的稳健多相机彩色视觉-惯性-LiDAR里程计

从技术角度观察行业发展，努力跟上时代的步伐。公众号致力于点云处理，SLAM，三维视觉，具身智能，自动驾驶等领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入，有兴趣的可联系dianyunpcl@163.com。...该机制在转弯运动过程中有效保持了多相机阵列间的光度连续性激光雷达几何约束处理（LiDAR Geometric Constraint Processing）在 Omni-LIVO 的多相机框架中，激光雷达测量为系统提供了与光度观测互补的结构约束...在此基础上，系统将变换后的激光雷达点投影到对应的平面上，计算点到平面的距离，并将其作为几何残差（geometric residuals）输入到 ESIKF 框架中。...这些点到平面的距离约束为系统提供了可靠的结构可观测性，能够在纹理稀少或光度特征不足的环境中显著增强鲁棒性，从而实现更稳定的位姿估计与地图构建。...多相机配置生成了显著更稠密的 RGB 点云（最多提高 3.5×），有效解决宽视角激光雷达与窄视角相机的视场不匹配问题。

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三角法激光雷达测距原理「建议收藏」

1第一类测距　　如果光以速度c在空气中传播在A、B两点间往返一次所需时间为t，则A、B两点间距离D可用下列表示。　　...D=ct/2 式1.1 　　式中：　　D——测站点A、B两点间距离；　　c——光在大气中传播的速度...激光位移传感器（磁致伸缩位移传感器）就是利用激光的这些优点制成的新型测量仪表，它的出现，使位移测量的精度、可靠性得到极大的提高，也为非接触位移测量提供了有效的测量方法。　　...为了测得不足π的相角φ，可以通过不同的方法来进行测量，通常应用最多的是延迟测相和数字测相，目前短程激光测距仪均采用数字测相原理来求得φ。　　...反射光被镜片3收集，投射到CCD阵列4上；信号处理器5通过三角函数计算阵列4上的光点位置得到距物体的距离。

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仿生机器人的SLAM导航

设定某个位姿作为算法的初始状态，直接计算每个点到所有点的距离，找到最小距离点根据初始点得到对应点，通过距离阈值参数过滤掉不合理的匹配点对。...可以将激光点云数据进行高效的空间划分，将点云的坐标信息以一种层次结构的方式存储，在查找最近邻点时避免对每个点进行全局遍历，通过在特定的子空间中进行搜索，显著减少了搜索最近邻点所需的时间，在点云配准中应用能够提高匹配速度...，并在高维空间中实现更快速、更有效的最近邻点搜索 RANSAC 算法：通过随机选择数据集中的子集来拟合模型，并通过统计学方法来找到最佳模型参数，在处理带有大量噪声和离群点的数据集时表现出极强的鲁棒性，...：作用是根据预测的状态估计和观测模型的不确定性，调整预测值，使其更加接近实际测量值；增益值取决于状态估计的不确定性和观测噪声的相对大小。...如果观测噪声较小或者预测的状态估计不确定性较大，增益会较大，更倾向于相信测量值 3.

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SLAM导航常用概念及技术

计算小体素内点的质心，以质心的坐标近似体素内的点，从而完成对点云的下采样；滤除离群点云：计算每个点到其邻近点的平均距离，根据这个平均距离的全局分布（假设数据点之间的距离遵循高斯分布)，确定分布的均值和标准差来定义一个标准...点云配准：将在不同传感器坐标系下测量得到的点云数据进行坐标变换，从而得到整体的一致性数据模型，伴随有两个坐标系的变换关系(估计合适的坐标变换矩阵 R 和平移向量 T)，使测量的三维点云经坐标变换后在不同视角下所能达到的最小距离...：一种利用地理实体目标特征的点云配准方法来提高建图效果路径规划全局路径规划适合已知的环境地图，指导机器人到达目标点；局部路径规划在机器人接近目标或环境发生变化或环境地图未知时，实时更新周围环境信息，...基于搜索的路径规划方法是在预定义的环境中，通过探索从起点到终点之间的所有可能路径来寻找最优路径或满足某些特定条件的路径的一种策略，法依赖于对环境的数学建模以及高效的搜索算法来预测和评估路径，包括无信息搜索...无信息搜索不利用关于目标位置的任何信息，仅依靠搜索过程中遍历的节点来找到路径；启发式搜索使用启发式函数来估计从当前状态到目标状态的距离，以指导搜索过程，要求状态空间可枚举，需要将连续状态空间离散化成有限数量的离散状态

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ICRA 2021| 具有在线校准功能的高效多传感器辅助惯性导航系统

自动驾驶中激光雷达检测障碍物理论与实践

一文详解固态激光雷达的里程计（loam_livox）

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激光雷达里程计的最新进展和挑战

基于语义分割的相机外参标定

基于目标的激光雷达与相机外参标定方法汇总

Biological Psychiatry综述：人脑成像转录组学的最佳实践

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为何3根导线=整个世界？

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NV-LIO：一种基于法向量的激光雷达-惯性系统（LIO）

ICRA2021| Intensity-SLAM：基于强度辅助的大规模环境定位和建图

F-LOAM:基于激光雷达的快速里程计和建图

激光雷达视觉惯性融合框架：R3live++

Omni-LIVO：基于光度迁移与ESIKF融合的稳健多相机彩色视觉-惯性-LiDAR里程计

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