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ViCANdo新版本发布(PART1)|点云库(PCL)

激光雷达

成都创新互联公司致力于互联网品牌建设与网络营销,包括网站设计、成都网站设计、SEO优化、网络推广、整站优化营销策划推广、电子商务、移动互联网营销等。成都创新互联公司为不同类型的客户提供良好的互联网应用定制及解决方案,成都创新互联公司核心团队10多年专注互联网开发,积累了丰富的网站经验,为广大企业客户提供一站式企业网站建设服务,在网站建设行业内树立了良好口碑。

        随着智能驾驶技术的发展,激光雷达迅速的进入工程师的视野,不管是机械式、MEMS还是纯固态激光雷达,本质上都是以一定的速度扫描照射区域,在此过程中激光雷达不断的发出激光并接收反射信息。激光雷达的反射点信息包含了距离、时间和水平角度(Azimuth)等信息,同时结合激光发射器的固定垂直角度,即可以计算出反射点的坐标信息,每一次扫描中所有反射点的集合即为点云(Point Cloud)。而伴随着激光雷达的高精度带来的数据量爆发,点云数据的实时处理就成为工程师要面对的一大挑战。

         当前阶段工程师处理点云的校准、分类和分割等任务。利用PCL(点云库)我们可以实现抽取点云特征、处理目标分类、目标分割及可视化等需求。同时在处理点云数据的同时也需要同步的考虑其他信号的接入,如视频、毫米波、各类总线信号等。

         因此能否有合适的工具既可以同步的采集所需的各种数据,又能够方便的支撑工程师去进行开发,就是智能驾驶开发工程师需要直接面对的一个问题。

点云数据实时处理

        ViCANdo Suite是针对智能驾驶功能的开发和测试平台,能够同步的采集所需的各类数据,包括但不限于如下列表中的数据源,同时工具集成PCL(点云库),工程师可以直接使用PCL来进行相关的开发。

ViCANdo Suite直接支持的数据源:

 

ViCANdo新版本发布(PART1) | 点云库(PCL)

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 •  示例应用:LIDAR点云数据处理

    ♦  地面点云(平面)分割,系统采用两个16线激光雷达

    ♦  目的:LIDAR探测到的点云中有相当数量是地面信号,不利于障碍物识别,且增加计算负担

    ♦  方法:RANSAC(随机采样一致性) 

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pcl::SACSegmentation

 •  示例应用:障碍物聚类

    ♦  方法:Euclidean聚类(只考虑空间距离或考虑intensity等额外条件) 

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只考虑距离

pcl::EuclideanClusterExtraction

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考虑距离和强度

intensitypcl::ConditionalEuclideanClustering

 •  示例应用:ViCANdo的点云/视频显示处理界面

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ViCANdo Suite 产品介绍

        ViCANdo Suite是针对智能驾驶功能的开发和测试平台软件套装。 

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 软件包含如下组件: 

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 •  ViCANdo:

        ViCANdo是一款跨平台的,针对AD/ADAS开发的数据记录和分析工具,支持运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统,支持X86、ARM等平台。

 •  ViCANlog:

        设计用于车端路试采集的软件,可以运行在任何基于linux的硬件设备上,无人值守采集数据。除了一般计算机外,也支持Nvidia TX-2、Xavier,Nexcom等设备。

 •  ViCANdroid:

        安卓端的APP,可以采集CAN总线和视频、音频、GPS等数据,内建FTP服务,可以自动的上传数据到服务器。便于方便的对数据进行处理分析。

 •  ViCANsim:

        通过与OpenCV和Matlab/Simulink™等的集成,方便用户部署自己的算法在ViCANsim上,于此同时也具有与Matlab/Simulink™的接口。

 •  ViCANbedded:

        ViCANbedded的目标是应用与嵌入式环境,与ViCANdo 相同。它旨在轻松地将源代码从 PC 平台移植到到嵌入式环境。目前,它可支持 QTEmbedded 4.X及更高版本、QNX、Velocity、VxWorks等。

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