注：这是一篇2019年7月发表在arXiv的论文【1】，如题目所言是对激光雷达传感器的仿真建模，以生成3D点云数据。
随着人工智能和自动驾驶技术的发展，激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法成为了实现高精度定位和环境建模的重要工具之一。本文将深入探讨激光SLAM在自动驾驶中的应用，重点关注其在环境感知与路径规划中的关键作用。我们将详细介绍激光SLAM的基本原理，并结合代码实例进行解析。
【新智元导读】作为自动驾驶汽车的核心部件之一，激光雷达传感器以昂贵出名，此前的价格高达70万美元，远超普通汽车。自动驾驶研究专家黄武陵在本文中介绍了激光雷达传感器的关键作用和激光雷达传感器在环境感知中
自动驾驶两种路径殊途同归，共同推动高级别自动驾驶加速落地。当前自动驾驶正沿着两种路径向我们驶来：
来自商用惯性、视觉和激光雷达传感器的多模态测量的多传感器融合提供了鲁棒和精确的6自由度姿态估计,在机器人学和其他领域具有巨大的潜力.在本文中,基于我们以前的工作(即LIC-Fusion),我们开发了一个基于滑动窗口滤波器的激光雷达惯性相机里程计,具有在线时空校准(即LIC-Fusion2.0),它引入了一个新的滑动窗口平面特征跟踪,以有效地处理三维激光雷达点云.特别地,在通过利用惯性测量单元数据对激光雷达点进行运动补偿之后,低曲率平面点被提取并在滑动窗口中被跟踪.在高质量数据关联的平面特征跟踪中,提出了一种新的孤立点剔除准则.只有被跟踪的属于同一平面的平面点才会被用于平面初始化,这使得平面提取高效且鲁棒.此外,我们对激光雷达-惯性测量单元子系统进行了可观测性分析,并报告了利用平面特征进行时空校准的退化情况.在蒙特卡洛模拟中验证了估计一致性和识别的退化运动的同时,还进行了不同的真实世界实验,以表明所提出的LIC-Fusion2.0优于其前身和其他最先进的方法.
文章：A Fast and Robust Place Recognition Approach for Stereo Visual Odometry Using LiDAR Descriptors
摄像头：可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
摄像头可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像，然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
在激光雷达的赛道内，搞出了新型传感器，引得IEEE旗下媒体评价：进一步为廉价激光雷达铺平道路。
标题：Set-Membership Extrinsic Calibration of a 3D LiDAR and a Camera
用激光雷达进行目标检测是目前自动驾驶汽车用到的主流方法，这种传感器精度高、成本高昂、技术门槛高。如果昂贵的价格能买来安全，那么也能显示其价值。但最近，来自百度研究院、密歇根大学以及伊利诺伊大学香槟分校的研究者提出了一种可以「欺骗」激光雷达点云的对抗方法，对激光雷达的安全性提出了质疑。
用激光雷达进行目标检测是目前汽车用到的主流方法，这种传感器精度高、成本高昂、技术门槛高。如果昂贵的价格能买来安全，那么也能显示其价值。但最近，来自百度研究院、密歇根大学以及伊利诺伊大学香槟分校的研究者提出了一种可以「欺骗」激光雷达点云的对抗方法，对激光雷达的安全性提出了质疑。
文章：SuperLine3D: Self-supervised Line Segmentation and Description for LiDAR Point Cloud
文章：F-LOAM : Fast LiDAR Odometry and Mapping
近年来我国很多企事业单位（如北京北科天绘、武汉海达数云、成都奥伦达、禾赛科技、深圳大疆及中科院上海光机所等）的激光雷达设备研制成果显著，自主产品不断地推陈出新，设备功能与性能愈发强大，并进一步向消费级产品迈进，行业应用也从早期的军事应用拓展到社会和国民经济发展的方方面面，如地形测绘、林业资源调查、电力巡检、数字城市、无人驾驶及遗产保护等。激光雷达硬件的快速发展与行业应用需求的急剧增加，对海量密集点云数据的处理时效、定量化应用水平、性能与功能强大的数据处理软件研制提出了新的挑战。
自动驾驶技术的不断演进为交通出行带来了革命性的变化，而激光雷达感知技术作为其中关键的一环，在实现车辆智能感知和环境理解方面发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨百度Apollo自动驾驶系统中激光雷达感知的工作原理、优势以及在实际应用中的表现。
深度神经网络容易受到某些对抗样本的攻击，比如图像分类网络，只需在图中加入一点微小的扰动，就能让它把熊猫当成长臂猿。
文章：Extrinsic Camera Calibration with Semantic Segmentation
疫情当下，Waymo等自动驾驶厂商暂时不能在现实世界的公共道路上进行训练、测试了。
文章：LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental Plane Pre-Fitting and Skeleton Tracking
自动驾驶汽车依靠各种传感器来收集周围环境的信息。车辆的行为是根据环境感知进行规划的，因此出于安全考虑，其可靠性至关重要。有源激光雷达传感器能够创建场景的精确3D表示，使其成为自动驾驶汽车环境感知的宝贵补充。由于光散射和遮挡，激光雷达的性能在雾、雪或雨等恶劣天气条件下会发生变化。这种限制最近促进了大量关于缓解感知性能下降的方法的研究。本文收集、分析并讨论了基于激光雷达的环境感知中应对不利天气条件的不同方面。并讨论了适当数据的可用性、原始点云处理和去噪、鲁棒感知算法和传感器融合等主题，以缓解不利天气造成的缺陷。此外论文进一步确定了当前文献中最紧迫的差距，并确定了有希望的研究方向。
视频是Tesla自动驾驶简述 给自动驾驶一双”通天眼” ——环境感知器篇 ▌智能驾驶感知任务
激光雷达的波长介于750nm-950nm之间， 以单线或多线束机制辐射光束，接收目标或环境的反射信号， 以回波时间差和波束指向测量目标的距离和角度等空间位置参数。 激光雷达主要优点如下： (1)波长短，测量精度高 (2)多线束的探测， 可以实现对场景的三维成像。 激光雷达的主要缺点是： (1)抗干扰能力低， 易受天气影响， 在雨雪雾等天气的作用下， 激光雷达使 用受限。 (2)激光发射、被测目标表面粗糙等因素都对测量精度有影响。 (3)结构复杂， 除激光器本身， 还必须添加精密伺服机构， 实现对探测空域 机械扫描， H前的成本以数万美元计。
文章：Maximum Likelihood Remission Calibration for Groups of Heterogeneous Laser Scanners
气象雷达是气象中应用非常广泛的一种工具，通常可以用来进行强对流天气大预警和预报。 气象雷达数据通常为二进制编码数据，而且不同波段的雷达数据所采用的编码方式也会有所不同。目前国内常用的雷达有SA/SB，CB多普勒雷达，X波段双偏振多普勒雷达等。除此之外，还有采用了其它数据结构的雷达数据，比如HDF5，netcdf等。
无人驾驶汽车真实上路后所要面临的外部环境是复杂多变的。通过利用仿真模拟软件可以检查算法，也可以训练无人车面对不同场景下的感知、决策等算法。 模拟平台有很多种，如果分类的话，可以分为两种：开源和收费的。
文章：Robust Odometry and Mapping for Multi-LiDAR Systems with Online Extrinsic Calibration
组件化与UI测试 在组件化出现之前，我们不谈UI的单元测试，哪怕是对于UI页面进行测试都是一件非常困难的事情。其实组件化并不完全是为了复用，很多情况下也恰恰是为了分治，使得我们可以分组件对UI页面进行
参考链接：https://github.com/bunchofcoders/basic_bocbot
文章：LiDAR Odometry Survey: Recent Advancements and Remaining Challenges
SLAM（同步定位与地图构建）是一种机器人感知技术，用于在未知环境中同时确定机器人的位置并构建地图。
强对流天气尺度小，突发性强，天气剧烈，破坏性强（图1），是我国春夏季常常发生的“作妖”天气，而南方甚至全年都可能出现，其“作妖”的方式主要有：雷暴大风、冰雹、暴雨、龙卷风。
文章：LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping
无人机一般是没有视觉的——即使携带摄像头的无人机也需要依靠人类来发现障碍、保持安全飞行。但在一项研究中，一架八旋翼无人机使用了全新的紧凑型军用雷达系统样机，实现了监测周围环境、跟踪其他飞行器的功能。 这项技术来自初创企业Echodyne，可能让亚马逊利用无人机投递包裹的梦想变为现实。美国联邦航空管理局表示，无人机需要有可以检测和避开其他飞行器的系统才能在无人照管的情况下飞行。 目前，这个问题没有解决方案。英特尔和创始企业Skydio等公司已经展示了使用摄像头感测和绕开树木等地面物体的系统。但它们的感测范围不
//Polar.cpp /** * * Polar 投影(扫描方式，自正北方向顺时针) * * How to use Polar class: * * Polar polar = new Polar(Point(240, 240), 109.24, 24.35, 1.5);//构造函数 * polar->setScale(1.0);//设置比例尺，1公里对应1个像素点 * ... * **/ #include "Polar.h" /** * * 扫描平面 *
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 📷 2017年7月9日，中国计算机学会（CCF）主办、雷锋网与中国香港科技大学（深圳）承办的第二届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2017）进入到最后一天的议程。自动驾驶作为人工智能大潮中一个最重要的分支，在这天得到广泛而深入的探讨。 目前，自动驾驶传感器方案主要有两种，一种以激光雷达（LiDAR）为主，另一种则更加倾向于视觉传感器。今年，国内
文章：FAST-LIO2: Fast Direct LiDAR-inertial Odometry
在 Voyage 上我们分享了关于 Homer 的新消息，即第一个自动驾驶出租车。Homer 配备了一系列的传感器，来理解世界并进行导航，其中的关键设备是 LIDAR （light detection and ranging 的缩写）。在这篇博文中，你将会学习到更多关于 LIDAR 的知识，包括它在自动驾驶汽车空间中的起源，以及它是如何从众多传感器中脱颖而出的。请尽情享受这篇文章！
“ThoughtWorks技术雷达上都是开发相关的内容，测试相关的内容越来越少...”
最近又接触到雷达数据，而且需要根据雷达体扫数据绘制任意剖面图。虽然有些雷达软件可以实现，但是定制性不强，而且出的图是位图，无法满足要求。本来询问了软件开发者，结果是有偿指导。那只能自食其力了。
文章：Online Range Image-based Pole Extractor for Long-term LiDAR Localization in Urban Environments
标题：3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, and Ping Tan
要说相控阵雷达的原理，就不得不提一下传统雷达的工作方式。影视中，如果非要出现雷达画面的话，传统雷达就是最好的道具，因为传统雷达动感十足，快速旋转的天线便于营造紧迫感。
作为主控芯片的实时系统,提供多线程编程.小车的每个重要的需要实时的功能都单独作为一个线程.如小车的mpu9250姿态解算出姿态角（Roll、Pitch、Yaw ）的过程就单独使用了一个线程(mpu9250),小车的PID控制速度的代码也单独使用了一个线程(speed).每个功能线程(mpu9250,speed...等)都会处理完各自的数据得出结果,并且这些结果在必要的时候提供给主线程(master)使用.也正是因为rt-thread的优先级全抢占式调度使得重要的线程能及时处理完.另外rt-thread提供的finsh/msh在调试期间起到了很大的作用,同时也可以通过远程蓝牙串口控制小车的行为.
根据“十五"国防科技重点实验室一 “机载X XPD火控雷达性能开发与评估实验室"的建设需求。我所在的中国X集团公司X所电子対抗研究部组织了用于该实验室目标产生、信号干扰、欺骗等的“射频半实物仿真目标系统"的设计开发。该系统采用分布式联网试验，主要任务是试验机载雷达的各项技术指标，模拟较逼真的雷达信号环境 和其他电破信号环境，检查机载雷达工作性能、探测和跟踪精度及飞机综合火控系统性能。我担任了该软件系统负责人。 我成功的将软件产品线技术引入我部，复用构件库并対构件库按照产品系列进行改造，加强核心资源的形成，将系统模块化，复用构件的集成测试，使系统高效、高质量的圆满完成，并通过空军广州五所的第三方测评，得到了解放军总参装备部的认可与好评。但现在看来，如何在缺少通用的组装结构标准情况下减少开发风险，可重用性和可协调性等方面值得进一歩探究。
这一类云，不仅仅能上窜到十几公里、深入平流层，还能够给地面带来各种剧烈的天气现象，比如短时强降水、雷暴、冰雹，甚至龙卷。这种云便是本文研究的对象，深对流（deep convection）。
作者：Woosik Lee, Yulin Yang, and Guoquan Huang
文章：A decentralized framework for simultaneous calibration, localization and mapping with multiple LiDARs
作者：胡祥杰 闻菲 【新智元导读】Velodyne 激光雷达（64线）曾定价7万多美元，被认为是无人驾驶走向商用不得不解决的成本问题。近日，Velodyne 又发布了性能更佳的128线激光雷达，但是其自动驾驶负责人却表示，价格将会史无前例的低。此前，他们曾表示64线激光雷达可以从7万美元降到50美元。面对谷歌 Waymo自己打造价格只有其十分之一的激光雷达，特斯拉根本不使用激光雷达的情况，Velodyne 新产品会有怎样的定价？这对要在近两年实现无人驾驶商用或者大规模量产的无人驾驶企业来说，这是一个关键
文章：Mesh-LOAM: Real-time Mesh-Based LiDAR Odometry and Mapping
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