通过SLAM获得的稠密点云图如何与现实模型融合，即在MR设备内移动 点云图与现实内的物体融合？
1条回答 默认 最新
De-Chang Wang 2022-08-25 17:45关注获得2.50元问题酬金 谢谢邀请，数据融合的关键在于定位，包括传感器定位和特征数据定位，定位好之后位置匹配的部分融合即可
解决 无用评论 打赏举报
分享
- 2023-01-20 14:46回答 1 已采纳 回答不易，求求您采纳点赞哦 要让激光雷达点云图相对地固定在地图上，可以使用点云数据的位姿信息来对点云进行变换。这可以通过使用一个位姿估计算法来实现，该算法可以根据雷达传感器的运动来估计点云的当前位
- 2021-12-14 10:04回答 1 已采纳 你好，你可以使用patch函数（有帮助还烦劳采纳哟，谢谢啦）比方说有四个结点一个单元，然后结点位移分别是1，2，3，4 node = [0,0; 1,0; 1,1; 0,1]; % n行2列，n是节
- 2022-05-29 10:19回答 2 已采纳 我这边也是报这个错，输入的n和l确认没问题么 这两个输入值有什么限制没有
- 2021-11-02 15:00Hertz.gd的博客 Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTA TION SYSTEMS ...尤其是，摄像融合技术正在成为一个新兴的研究
- 2022-05-23 10:02回答 1 已采纳 x=0:pi/100:2*pi的第二个冒号你好像写成分号了‘；’
- 2021-09-02 10:38回答 2 已采纳 这个很好画的，可以看看我的文件分享 FEM mesh for rectangular or cuboid, postprocess, conversion - File Exchange - MA
- 2022-05-28 10:28回答 3 已采纳 你的：p=A<=w;而在工作区并没有发现p变量和它的值，说明p是空数组，也因为这导致x(p),y(p),z(p)为空，因此导致出现plot3输入参数不足的问题。p为空，则说明w中的元素都对应小于
- 2023-04-20 09:56敢敢のwings的博客 对于现在的VSLAM而言，现在越来越多的工作开始聚焦于如何将深度学习结合到...它成功地与隐式神经表示法(NERF)和视觉里程法相结合，实现了只需要RGB输入即可完成通过视觉信号执行复杂任务并与人类合作的空间人工智能。
- 2021-09-25 09:05回答 1 已采纳 你好同学，请检查i和j的形状，看看是否为三个维度的矩阵【比如m × n × p大小】，三个维度就是错的，必须两个维度及以下
- 2021-09-20 20:02回答 1 已采纳 你好，matlab较新的版本（ R2018b级以上）有stl文件读入的函数： TR = stlread('your_STL_file.stl');%读入你的stl文件，得到三角网格 P = TR.Po
- 2020-07-04 22:25回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/felaim/article/details/79667635
- 2023-09-25 04:49GfEmacs_Lisp的博客 在计算机视觉领域，点云数据是一种...通过将预测的深度值与稀疏点的空间坐标进行组合，我们可以得到完整的稠密点云数据。然后，我们通过将输入的稀疏点云数据传递给网络，进行前向传播，得到对点云中物体的检测结果。
- 2021-11-12 21:11回答 1 已采纳 你想让显示什么数据啊啊
- 2020-05-06 07:003Ｄ视觉工坊的博客 稠密点云的获取方式 Lidar 扫描 Kinect 结构光 基于图像的方法-Multi-view Stereo 基础知识 极线条搜索 光度一致性约束 可视性约束 多视角立体技术 基于体素的方法 基于空间patch 的方法 深度图融合 一、稠密点云的...
- 2021-06-25 11:343Ｄ视觉工坊的博客 视觉三维重建 = 定位定姿+ 稠密重建+ surface reconstruction +纹理贴图。三维重建技术是计算机视觉的重要技术之一，基于视觉的三维重建技术通过深度数据获取、预处...
- 2021-10-02 00:003Ｄ视觉工坊的博客 来源|智驾最前沿编辑 |焉知智能汽车随着全球智能驾驶进入产业化与商业化的准备期，车载激光雷达凭借其优异性能已成为不可或缺的环境感知传感器并在硬件技术和应用算法上得到迅猛发展。文章以激...
- 2023-06-06 00:15林聪木的博客 可以分解E得到摄像头外参数，其步骤如下： 1）同样对E矩阵做奇异值分解（SVD）： 根据视图方向与摄像头中心到3-D点的方向之间夹角可以发现，四个可能中只有情况（a）是合理的解。 确定两个视角的姿态之后，匹配的...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
9月2日
赞助了问题酬金5元
8月25日-
创建了问题
8月25日
悬赏问题
- ¥15 一道ban了很多东西的pyjail题
- ¥15 C++识别堆叠物体异常
- ¥15 微软硬件驱动认证账号申请
- ¥15 有人知道怎么在R语言里下载Git上的miceco这个包吗
- ¥15 GPT写作提示指令词
- ¥20 根据动态演化博弈支付矩阵完成复制动态方程求解和演化相图分析等
- ¥20 关于DAC输出1.000V对分辨率和精度的要求
- ¥15 华为超融合部署环境下RedHat虚拟机分区扩容问题
- ¥15 哪位能做百度地图导航触点播报？
- ¥15 请问GPT语言模型怎么训练？