本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。写在前面&笔者的个人总结近年来，3D占据预测（3DOccupancyPrediction）任务因其独特的优势获得了学界及业界的广泛关注。3D占据预测通过重建周围环境的3D结构为自动驾驶的规划和导航提供详细信息。然而，大多数现有方法依赖LiDAR点云生成的标签来监督网络训练。在OccNeRF工作中，作者提出了一种自监督的多相机占据预测方法。该方法参数化的占据场（ParameterizedOccupancyFields）解决了室外场景无边界的问题，并重新组织了采样策略，然后通过体渲染（VolumeRendering）来将占用场转换为多相机深度图，最
0.设备、环境和说明笔记本电脑i5-8300H、GTX1060、32GRAM后续一些工作转移到了PC上：i7-12700因为后面要测试Vins-Fusion和ORB-SLAM3，所以推荐安装Ubuntu18.04（或者Ubuntu20.04）+ROS1（不建议用比Ubuntu18更低的版本）ROS一键安装命令：wgethttp://fishros.com/install-Ofishros&&.fishrosZED2i：双目相机配有9轴IMU此前电脑已经配置好：Ubuntu18.04，ROS1，Vins-Fusion，OpenCV3.2.0，ceres-solver1.14.0，CMake3.1
前言自己使用标定板对深度相机进行标定。参考：http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/MonocularCalibration一、准备标定板在下面的网站中可下载棋盘格标定板，可用A4纸打印下来。http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/MonocularCalibration?action=AttachFile&do=view&target=check-108.pdf二、使用ROS工具包进行标定1.打开相机1.1进入ROS内核roscore1.2打开相机roslaunchrealse
自己在网上搜了半天python脚本代码生成棋盘格标定板，虽然生成了，但是精度上也有些误差，霍霍了一上午，钻牛角尖了属于是。后面得知有一个免费生成标定板的网站，我的反应：？？？？？都快2024年了，不会还有人用代码生成标定板然后去打印出来吧？网址如下：CameraCalibrationPatternGenerator–calib.io行数和列数最好有所区别，一般都是尺寸为12X9，格子的长度按自己的需求来，最后点击红框内的“SavecalibrationboardasPDF”就好了。温馨提示：打印棋盘格的时候一定得在电脑上设置：实际大小（这又是一个坑），能彩印的话最好不过了，可能精度会更高。ps
1,启动已经进行单目标定后的相机。$roslaunchusb_camusb_cam-test.launch检查相机是否是自己需要的相机， 在该路径下的launch文件，修改相关配置/opt/ros/noetic/share/usb_cam/launch2,启动livox激光雷达。注意提前检查网络是否接上，并且在同一个网段注意自己下载的livox的ros包是否是跟随系统时间戳的，还是说自己本身的时间戳https://github.com/ziv-lin/livox_ros_driver_for_R2LIVEgithub:https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK
文章目录1.系统准备2.下载源码1.系统准备硬件：笔记本电脑自带摄像头或者通过usb接口连接的相机软件：虚拟机+ubuntu18.04+ROS1melodic(针对ubuntu18.04对应的ROS版本)2.下载源码首先确保在主目录下，创建ROS工程cd~mkdircatkin_wscdcatkin_wsmkdirsrccdsrc克隆代码gitclonehttps://github.com/ros-drivers/usb_cam编译代码cd~/catkin_wscatkin_make#设置环境变量echo"source~/catkin_ws/devel/setup.bash">>~/.bash
1.功能包安装1-编译mkdir-p~/CL_calibration_ws/srccd~/CL_calibration_ws/srcgitclonehttps://github.com/XidianLemon/calibration_camera_lidar.gitcatkin_make2-修改代码打开CMakeLIsts.txt将三处该行if("${ROS_VERSION}"MATCHES"(indigo|jade|kinetic)")改为if("${ROS_VERSION}"MATCHES"(indigo|jade|kinetic|melodic)")重新编译：catkin_make3-测
原文连接目录一、Cartographer二、hdl_graph_slam三、LOAM四、LeGO-LOAM五、LIO-SAM六、S-LOAM七、M-LOAM八、livox-loam九、Livox-Mapping十、LIO-Livox十一、FAST-LIO2十二、LVI-SAM十三、FAST-Livo十四、R3LIVE十五、ImMesh十六、Point-LIO一、CartographerCartographer是由谷歌于2016年开源的一个支持ROS的室内SLAM库，并在截至目前为止，仍然处于不断的更新维护之中。1.代码极为工程，多态、继承、层层封装的十分完善。提供了方便的接口，便于接入IMU、
SensorCalibrationLidartolidar使用LivoxViewer标定外参，具体步骤参考https://github.com/Livox-SDK/Livox-SDK/wiki/Calibrate-extrinsic-and-display-under-ros-cn需要说明的是，Bunker_mini前面拼了三个AVIA，均安装在定制的支架。外参标定需要给一个初始的标定数据，由于我们的支架有三维模型，所以可以通过CAD算出来根据CAD计算出的初始标定结果：Deviceroll="0"pitch="0"yaw="-45"x="-0.234"y="-0.067"z="0">3JED
作者|David编辑|王博现在回头来看，从2007年莱万多夫斯基和大卫霍尔在硅谷骑着摩托车四处兜售激光雷达开始，到2023年仅中国车载市场出货量接近60万，覆盖了市面上40%以上搭载高阶智驾的新车型，激光雷达一直在用有力的数据回应着传统行业的质疑，谱写着属于自己的行业传奇。与此同时，激光雷达也在质疑和挑战中慢慢变得枯燥和乏味，这是一种向制造业演进的必然，也是科技光环逐渐褪去的无奈。步入2023年以来，智驾技术高歌猛进的同时，受大环境所困，汽车行业的价格战并没有因为特斯拉的涨价而终止，反而愈演愈烈，从而导致给智能汽车产业链传递的诉求越来越聚焦，越来越务实，到最后只有两个字——降本。一边要求性能和
