激光雷达障碍物检测:使用激光雷达传感器检测障碍物的模拟项目。 Udacity传感器融合纳米学位课程的一部分 源码
传感器融合自动驾驶汽车课程 欢迎参加自动驾驶汽车的传感器融合课程。 在本课程中,我们将讨论传感器融合,这是从多个传感器获取数据并将其组合以使我们对周围世界有更好了解的过程。 我们将主要关注激光雷达和雷达这两个传感器。 到最后,我们将融合来自这两个传感器的数据来跟踪道路上的多辆汽车,以估计它们的位置和速度。 激光雷达传感通过发送数千个激光信号为我们提供高分辨率数据。 这些激光从物体反射回来,返回到传感器,然后我们可以通过定时信号返回需要多长时间来确定物体有多远。 我们还可以通过测量返回信号的强度来告诉一些有关撞击物体的信息。 每束激光都在红外光谱范围内,并以许多不同的角度发出,通常在360度范围内。 激光雷达传感器可为我们提供3D周围世界的高精度模型,但它们目前非常昂贵,一个标准单元的价格高达60,000美元。 雷达数据通常非常稀疏且范围有限,但是它可以直接告诉我们物体在某个方向上移动
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激光雷达障碍物检测:使用激光雷达传感器检测障碍物的模拟项目。 Udacity传感器融合纳米学位课程的一部分
(预估有个195文件)
.gitignore
20B
ObstacleDetectionFPS.gif
978KB
box.h
312B
render.cpp
6KB
render.h
4KB
processPointClouds.h
2KB
environment.cpp
4KB
kdtree.h
2KB
cluster.cpp
4KB
ransac2d.cpp
7KB
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