文件名称：图像的均方误差的matlab代码-sensor-fusion-projects-udacity-nanodegree:该存储库包含使用LiDA
文件大小：481.91MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 23:42:44
系统开源
图像的均方误差的matlab代码传感器融合纳米度（Udacity） 免责声明： Udacity提供了一些入门代码，但是这些概念的实现由我自己完成。 如有任何疑问，请联系。 结业证书 概括 本课程总结了LiDAR，相机，雷达和传感器融合的基本原理。 由于每个传感器都有其固有的优势和局限性，因此在尝试确定障碍物的位置和速度时，研究它们如何相互补充以提供最可靠的结果非常重要。 注意：这些项目是在Ubuntu 18.04 ， ROS Melodic ， PCL 1.8和OpenCV2中开发的。 请为所有项目的最新版本克隆master分支。 with_cmake_files分支包含来自我的计算机的cmake文件，这些文件与您无关。 所有项目均使用cmake（）进行编译。 LiDAR段-点云库 随机样本共识（RANSAC）原理用于从点云数据中分割出地平面。 使用递归进行障碍物聚类，使用Kd-tree数据结构可提高效率。 本部分中讲授的主要原则是： 平面分割 使用kd树的欧几里得聚类 过滤技术 读取和流式PCD 摄像头细分-OpenCV YOLO v3对象识别框架用于将边界框分配给潜在目标。 使用关