目录：前言1、下载雷达仿真包2、添加雷达支架描述文件3、添加雷达描述文件4、启动仿真5、添加IMU模块6、添加RGB-D相机7、LIO-SAM仿真安装依赖安装GTSAM编译LIO-SAM运行8、源码遇到的问题1、error:‘classstd::unordered_map>’hasnomembernamed‘serialize’2、gazebo中机器人静止，rviz中反复横跳3、运行时报错[lio_sam_mapOptmization-5]processhasdied[pid260348,exitcode-114、运行时报错errorwhileloadingsharedlibraries:[l
文章目录运行环境：思路：同步前和同步后效果对比1.1创建工作空间1.2创建功能包2.1编写源文件2.2编写头文件2.3编写可执行文件2.4配置文件3.1编译运行4.1录制时间同步后的rosbag4.2rviz可视化rosbag运行环境：ubuntu20.04noeticusb_cam速腾Robosense16线宏基暗影骑士笔记本思路：软同步：订阅相机和雷达原始数据，然后进行时间同步，最后将同步后的数据发布出去，通过rosbagrecord进行录制同步前和同步后效果对比同步前的话题：/rslidar_packets/usb_cam/image_raw#录制命令rosbagrecord-Olida
1.坐标系和欧拉角镭神激光雷达坐标系和相机坐标系都为右手坐标系镭神激光雷达坐标系：原点为激光雷达光学中心,右为X,前为Y,上为Z相机坐标系：原点为相机光心,右为X,下为Y,前为Z同时规定欧拉角：绕X轴为俯仰角（pitch）,绕Y轴为翻滚角（roll）,绕Z轴为偏航（航向）角（heading、yaw）。此时镭神激光雷达坐标系到相机坐标系，只需绕X轴顺时针旋转90°，即俯仰角（pitch）为90°。2.标定过程先标定相机内参，因为相机的内参为定值，再标定激光雷达到相机的外参。2.1相机内参相机内参，具体原理参考计算机视觉：相机成像原理：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的转换，它采
1.坐标系和欧拉角镭神激光雷达坐标系和相机坐标系都为右手坐标系镭神激光雷达坐标系：原点为激光雷达光学中心,右为X,前为Y,上为Z相机坐标系：原点为相机光心,右为X,下为Y,前为Z同时规定欧拉角：绕X轴为俯仰角（pitch）,绕Y轴为翻滚角（roll）,绕Z轴为偏航（航向）角（heading、yaw）。此时镭神激光雷达坐标系到相机坐标系，只需绕X轴顺时针旋转90°，即俯仰角（pitch）为90°。2.标定过程先标定相机内参，因为相机的内参为定值，再标定激光雷达到相机的外参。2.1相机内参相机内参，具体原理参考计算机视觉：相机成像原理：世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的转换，它采
一、项目整这是我们做过的一个项目，若有需求，请联系我。开放PCB和软件技术。以FPGA为核心，开发设计具有多路图像/视频采集、处理、传输、显示等功能的嵌入式视频模块。可对多路SerDes接口输入的高速串行视频流数据进行解析，将解析出的雷达、红外及可见光图像视频与显卡DVI输出的图形视频进行融合，实现图形、雷达、红外及可见光图像等多种视频的综合显示。对外接口包括12路SerDes输入/输出，4路DVI输入和4路DVI输出，以及一个x8的PCIe3.0接口，上位机采用VxWorks系统。二、显示界面描述1.支持不少于3层的多图层、多窗口的图形与图像视频的透明/混合叠加显示；2.支持最多15个视频窗
前言至今世界汽车工业通过了近122年的进展，今世汽车已经超级成熟和普遍了。汽车已经渗透于国防建设、国民经济和人类生活的各个领域当中，成为人类生存必不可少的、最要紧的交通工具，尽管每辆车都有后视镜，但不可幸免地都存在一个后视盲区，倒车雷达那么能够在必然程度上帮忙驾驶员扫除视角死角和视线模糊的缺点，提高驾驶的平安性，减少剐蹭事件。本次设计的倒车雷达预警系统主若是针对汽车倒车时人无法目测到车尾与障碍物体的距离而设计开发的。该系统将技术与超声波的测距技术、传感器技术等相结合，可检测到汽车倒车中，其障碍物与汽车的距离，通过液晶显示屏显示距离。据初步调查统计，75%的汽车交通事故是由汽车倒车“后视”不良
1.概述AVOD（AggregateViewObjectDetection）和MV3D类似,是一种融合3维点云和相机RGB图像的三维目标检测算法.不同的是:MV3D中融合了相机RGB图像,点云BEV映射和FrontView映射,而AVOD则只融合相机RGB图像和点云BEV映射. 从网络结果来看,AVOD采用了基于两阶的检测网络,这让我们很容易想到同样是两阶检测网络结果的FasterRCNN物体检测网络.一想到两阶,首先想到的就是检测精度高但检测速率慢,仅适用了是检测帧率要求不高且要求检测精度的场景. 下面是一张AVOD的网络结构图 AVOD2.网络结构该网络先对输入数据经过特征
文章目录运行环境：1.1rs16连接：1.2rs16配置1.3rslidarconfig修改1.4录制rslidar_packets话题1.5录制rslidar_points话题1.6Rviz可视化rslidar_points.bag运行环境：ubuntu20.04noetic速腾Robosense16线宏基暗影骑士笔记本1.1rs16连接：1）激光雷达网口–电脑网口2）激光雷达电源–24V1.2rs16配置参考博客：Robosense激光雷达Linux配置1.3rslidarconfig修改直接录制点云数据包比较大，通常采用packet数据包录制。每个packet通常包含每个点的时间戳、强度
文章目录运行环境：1.1rs16连接：1.2rs16配置1.3rslidarconfig修改1.4录制rslidar_packets话题1.5录制rslidar_points话题1.6Rviz可视化rslidar_points.bag运行环境：ubuntu20.04noetic速腾Robosense16线宏基暗影骑士笔记本1.1rs16连接：1）激光雷达网口–电脑网口2）激光雷达电源–24V1.2rs16配置参考博客：Robosense激光雷达Linux配置1.3rslidarconfig修改直接录制点云数据包比较大，通常采用packet数据包录制。每个packet通常包含每个点的时间戳、强度
前言： 之前为做毕设一直在网上浏览关于STM32单片机的DIY项目，大多数设计都是关于智能家居方面的应用，通过浏览不同平台的内容发现了一个采用超声波测距并通过屏幕反馈障碍物位置的模拟雷达设计，感觉很有创意，但网上关于此项目的内容大多都是采用arduino开发，不符合我的主控要求。在查询资料的过程中发现了一篇大佬混分巨兽龙某某写的文章：基于STM32的超声波雷达项目【可拟合构建平面地图】（代码开源）_混分巨兽龙某某的博客-CSDN博客_基于stm32的超声雷达设计https://blog.csdn.net/black_sneak/article/details/127050718
