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学习课程的传送门如下#xff0c;当您也准备学习自动驾驶时#xff0c;可以和我一同前往#xff1a; 《自动驾驶新人之旅》免费课程— 传送门
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文章目录
前言
Lidar感知
运动补偿
点云分割
总结…#Apollo开发者#
学习课程的传送门如下当您也准备学习自动驾驶时可以和我一同前往 《自动驾驶新人之旅》免费课程— 传送门
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文章目录
前言
Lidar感知
运动补偿
点云分割
总结 前言 见《自动驾驶学习笔记十三——感知基础》 见《自动驾驶学习笔记十四——感知算法》 见《自动驾驶学习笔记十五——交通灯识别》 见《自动驾驶学习笔记十六——目标跟踪》 见《自动驾驶学习笔记十七——视觉感知》 Lidar感知 Lidar点云的处理流程如下 运动补偿 激光雷达自身的光束交替和角度旋转以及探测物体的运动都会对每帧点云产生的畸变示例如下 上述畸变需要通过运动补偿进行矫正示例如下 点云分割 Lidar点云分割一般的算法类型有如下四大类 Semantic Segmentation基于Point的PointNet系列、基于Grid的FCPN和LatticeNet、基于Range的RangeNet和SqueezeSeg等。 Instance Segmentation基于Detection的LiDARSeg、基于Clustering的SGPN等。 Panoptic SegmentationPanoptic-PolarNet。 TransformerPCT(Point Cloud Transformer)。 总结 以上就是本人在学习自动驾驶时对所学课程的一些梳理和总结。后续还会分享另更多自动驾驶相关知识欢迎评论区留言、点赞、收藏和关注这些鼓励和支持都将成文本人持续分享的动力。 另外如果有同在小伙伴也正在学习或打算学习自动驾驶时可以和我一同抱团学习交流技术。 版权声明原创文章转载和引用请注明出处和链接侵权必究 文中部分图片来源自网络若有侵权联系立删。
