单点激光雷达快速发射出不可见激光束,遇到被测车辆后,光束返回至激光雷达,测得的都是不同的距离值。与---头不同的是,这些距离值并不需要如同图片识别般进行---处理。众所周知,---头需要在晚上补光,晚上拍摄的实际图片并不如学术研究图片中的“干净”,大量噪点会让识别图片的过程非常艰难。相比来说,依据不同距离值的数据模型,识别准确率高,且检测方式会简单很多。
激光雷达的稀疏点云成像与稠密像素点的图像成像不同,低功耗单点激光测距雷达传感器,点云都是连续的,图像是离散的;点云可以反应真实目标的形状、姿态信息,但是缺少纹理信息;图像是对真实的目标离散化后的表达,缺少目标的真实尺寸;图像可以直接作为cnn网络的输入,而稀疏点云则需要做一些预处理。
因此,为了完成3d目标检测任务,低成本单点激光测距雷达传感器,需要对稀疏点云做特征表达,这里介绍3种方式:1)离散化后,手动(hand-crafted)提取特征,或者利用---学习模型提取特征;2)点对点特征(point-wise feature)提取;3)特征融合。
说到激光雷达,近几年,很多---的---设备都引入了激光雷达,固态单点激光测距雷达传感器,像、无人车、机器人、3d打印设备等,而激光雷达系统的发展和普及离不开音圈马达的助推。激光雷达是通过发射激光束,湖北单点激光测距雷达传感器,再接收从远处物体反射回来的光束,通过测量光束的飞行时间而获得远处物体的距离信息。不过,激光束非常窄,并且它们不会发生散射,因此单束激光雷达脉冲只能感知一个非常小的物体。
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