线上分享会预告之三维模型检索技术介绍 is a project mainly written in , based on the .大家好。本周公众号将迎来第一位线上直播分享会，此次分享是一次接力，我们希望更多的加入我们一起分享。这里先预告一下，线上直播的时间在本周三晚上19::00，大家多多关注。 本周线上分享会预告 主讲题目：三维模型检索技术介绍 主题内容 介绍三维模型检索技术的背景与应用价值、介绍目前常见的检索算法并主要介绍其中旋转不变球谐描述子的特点与细...
PCL中多个可视化窗口 is a project mainly written in , based on the .多视图可视化 本文对PCL库中如何在一个窗口中显示多个点云图进行了探索。 主要所有函数如下： viewer->createViewPort(double Xmin,double Ymin,double Xmax,double Ymax) createViewPort是用于创建新视口的函数，所需的4个参数分别是视口在X轴...
Win下使用QT添加VTK插件实现点云可视化GUI is a project mainly written in , based on the .摘要 大家在做点云的时候经常会用到QT，但是我们需要使用QT做点云的可视化的时候又需要VTK，虽然我们在windows下安装PCL的时候就已经安装了VTK，由于跟着PCL安装的VTK是没有和QT联合编译的，所以在使用PCL和QT做点云可视化界面的时候是无法使用可是QT的插件QVTKWidget，本文将主要讲解一些PCL在Ubunt...
线上分享会预告之深度学习在3D场景中的应用 is a project mainly written in , based on the .大家好。上周我们迎来了第一期的线上分享，三维模型检索技术介绍，此次分享是一次接力形式的分享，每周都将有一位主讲人分享，希望更多的小伙伴加入我们一起分享，也是给自己一个机会锻炼。这里先预告一下，线上直播的时间在本周三晚上19:30，大家多多关注。 本周线上分享会预告 主讲题目：深度学习在3D场景中的应用 主题内容 介绍3D场景中的主...
SLAM综述之Lidar SLAM is a project mainly written in , based on the .SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。 本系列文章主要分成四个部分： 在第一部分中，将介绍Lidar SLAM，包括Lidar传感器，开源Lidar SLAM系统，Lidar中的深度学习以及...
高精地图：为自动驾驶汽车提供动力的新时代地图 is a project mainly written in , based on the .专为自动驾驶而构建的地图通常称之为高精地图（High Definition Maps），这些地图在厘米级别,一般具有极高的精度，阅读本文将了解有关高精地图的一些基本内容。你将了解到高精地图的定义，为什么自动驾驶需要高精地图，如何制作高精地图，高精地图如何存储，等等基本问题，对高精地图有着全面且基础的认识。 什么是高清地图？ 高精地...
【点云论文速读】点云分层聚类算法 is a project mainly written in , based on the .点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 标题：PAIRWISE LINKAGE FOR POINT CLOUD SEGMENTATION 作者：Lu, Xiaohu and Yao, Jian and Tu 星球ID：Lionheart|点云配准 欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。 ●论文摘要...
点云深度学习的Pytorch框架 is a project mainly written in , based on the .这是3D 点云的深度学习框架，提供常见的点云分析方法的一种通用深度学习模型。它主要依赖Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架能够以最小的代价和极大的可重复性来构建精简而复杂的模型。目标是建立一个工具，用于对SOTA模型进行基准测试，同时允许研究者们有效地研究点云分析，最终目标是建立可应用于实际应用的...
易扩展的SLAM框架-OpenVSLAM is a project mainly written in , based on the .本文介绍了一种具有较高可用性和可扩展性的可视化SLAM框架——OpenVSLAM。视觉SLAM系统对于AR设备、机器人和无人机的自主控制等是必不可少的。然而，传统的开源视觉SLAM框架并没有像从第三方程序调用的库那样进行适当的设计。为了克服这种情况，我们开发了一个新的视觉SLAM框架。该软件设计简单，易于使用和扩展。它包含了一些...
SLAM综述(3)-视觉与惯导，视觉与深度学习SLAM is a project mainly written in , based on the .SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。 本系列文章主要分成四个部分： 在第一部分中，将介绍Lidar SLAM，包括Lidar传感器，开源Lidar SLAM系统，Lidar中的深度学习...
【点云论文速读】6D位姿估计 is a project mainly written in , based on the .点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 标题：MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volumetric Fusion 作者：Kentaro Wada, Edgar Sucar, Stephen James 星球ID：wl_华科_点云处理_目...
【点云论文速读】点云高质量3D表面重建 is a project mainly written in , based on the .点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 标题：Local Implicit Grid Representations for 3D Scenes 作者：Chiyu “Max” Jiang1,2 Avneesh Sud 星球ID：particle 欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。 ●论文摘要...
点云配准资源汇总 is a project mainly written in , based on the .点云配准的目标是根据原始点云和目标点云，通过配准求出变换矩阵，即旋转矩阵R和平移矩阵T，并计算误差，来比较匹配结果。主要有以下几种比较 基于局部特征描述子（PFH、FPFH、3Dsc，Shot等等）； icp配准 ； 基于概率分布 （NDT）； 配准的一般步骤： 提取关键点 特征描述 一致性估计（以上可以概括为粗配准） 精配准 误差分...
基于点云强度的3D激光雷达与相机的外参标定 is a project mainly written in , based on the .本文提出一种新颖的方法，可以对3D lidar和带有标定板的相机进行全自动的外参标定，提出的方法能够从lidar的每一帧点云数据中利用强度信息提取标定板的角点。通过激光的反射强度和棋盘格颜色之间的相关性的约束来优化将棋盘格分割的模型，所以一旦我们知道了3D 点云中棋盘的角点，那么两个传感器之间的外部校准就转换成了3D-2D的匹配问题。...
【点云论文速读】最佳点云分割分析 is a project mainly written in , based on the .点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 标题：Learning to Optimally Segment Point Clouds 作者：Peiyun Hu, David Held 星球ID：particle 欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。 ●论文摘要 我们提出了一种将图论搜索与数据驱动...
Kimera实时重建的语义SLAM系统 is a project mainly written in , based on the .Kimera实时重建的语义SLAM系统 Kimera是C++实现的一个具有实时度量的语义SLAM系统，使用的传感器有相机与IMU惯导数据来构建环境语义标注的3D网格，Kinera支持ＲＯＳ运行在ＣＰＵ上的高效模块化的开源方案。包含了四个模块： 快速准确的视觉-惯导里程计VIO流水线（Kimera-VIO） 基于鲁棒位姿的图优化完整S...
SLAM综述(4)激光与视觉融合SLAM is a project mainly written in , based on the .分享 SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。 本系列文章主要分成四个部分： 在第一部分中，将介绍Lidar SLAM，包括Lidar传感器，开源Lidar SLAM系统，Lidar中的...
【开源方案共享】无序点云快速的线段分割算法 is a project mainly written in , based on the .点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 标题：Fast 3D Line Segment Detection From Unorganized Point Cloud 作者：Xiaohu Lu, Yahui Liu, Kai Li 编译：particle 欢迎各位加入免费知识星球，获取PDF论文，欢迎转发朋友圈分享快乐。 本文...
【开源方案共享】三维点云快速分割算法 is a project mainly written in , based on the .点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 标题：Fast 3D point cloudsegmentation using supervoxels with geometry and color for3D scene understanding 作者：Francesco Verdoja1, Diego Thomas2, Akih...
AR设备单目视觉惯导SLAM算法综述与评价 is a project mainly written in , based on the .点云PCL免费知识星球，点云论文速读。 标题：Survey and evaluation of monocular visual-inertial SLAM algorithms for augmented reality 作者：Jinyu LI, Bangbang YANG, Danpeng CHEN, Nan WANG, Gu...