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ViCANdo新版本发布(PART1) | 点云库(PCL)集成

激光雷达

        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)大家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直接支撑 的数据源:

 
 
•  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)
 
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)
 
 
只考虑距离
pcl::EuclideanClusterExtraction
 
考虑距离和强度intensity
pcl::ConditionalEuclideanClustering
 
•  示例应用:ViCANdo 的点云/视频显示处理界面
 
 
 

ViCANdo Suite 产品先容

        ViCANdo Suite是针对智能驾驶功能 的开发和测试平台App套装。
 
 
        App包含如下组件:
 
 
•  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,支撑运行在Windows、Linux、MacOS等操作系统,支撑X86、ARM等平台。
 
•  ViCANlog:
        设计用于车端路试采集 的App,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,也支撑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,它可支撑 QTEmbedded 4.X及更高版本、QNX、Velocity、VxWorks等。

 

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