3D Stereo_camera和2D LiDAR点云数据融合

Question

我有来自两个不同传感器的两个独立的点云（let mir = { mirzhal() { function m() { let mi = 5; return mi; } return m; } } console.log(mir.mirzhal()());），分别是 3D立体相机 和 2D LiDAR 。我想知道如果立体声点云是固定长度的3D和可变点云长度的2D LiDAR点云，如何融合这两个点云？

如果有人为此工作，请帮助我，我们将不胜感激。 谢谢

Answer 1

我在研究中对此进行了研究。

首先，您必须校准2个传感器才能知道其外部。您可以使用以下列出的一些开源软件包

第二个是融合数据。简单的方法只是基于校准变换并使用tf发送。复杂的方法是将深度图像到LIDAR的对齐以及深度图方差估计和融合等流水线进行分离。您可以选择ez方式，例如更容易的地标包括EKF估计，也可以按照CMU Zhangji的Visual-LIDAR-Inertial融合工作，将3D特征直接对准LIDAR。选择是我们

（1） http://wiki.ros.org/velo2cam_calibration

Guindel，C.，Beltrán，J.，Martín，D.和García，F.（2017年）。激光雷达立体声车辆传感器设置的自动外部校准。 IEEE国际智能运输系统会议（ITSC），674-679。

优点。相当准确，使用ez即可。缺点您必须制作刚性切菜板。

（2）https://github.com/ankitdhall/lidar_camera_calibration

使用3D-3D点对应关系的LiDAR相机校准，arXiv 2017

优点。使用Ez，使用Ez制作硬件。缺点可能不太准确

我在论文中列出了其他几个，我将回去检查并在此处进行更新。如果我记得