lidar

Robot aspirateur open source

Une liste organisée d'outils de labellisation de données exceptionnels

LeGO-LOAM : Odométrie et cartographie Lidar légères et optimisées pour le sol sur terrain variable

Télémètre laser à balayage open source.

Une extension d'Open3D pour traiter les tâches d'apprentissage automatique 3D

Graph SLAM basé sur LIDAR 3D.

Une bibliothèque Iterative Closest Point (ICP) pour la cartographie 2D et 3D en robotique.

GLIM : framework de localisation et de cartographie 3D polyvalent et extensible basé sur les nuages de points

Package ROS pour trouver une transformation de corps rigide entre un LiDAR et une caméra pour la calibration LiDAR-Caméra utilisant des correspondances de points 3D-3D

Guide de photogrammétrie. La photogrammétrie est largement utilisée pour les relevés aériens, l'agriculture, l'architecture, les jeux 3D, la robotique, l'archéologie, la construction, la gestion des urgences et la médecine.

Une boîte à outils pour le calibrage LiDAR-caméra sans cible [ROS1/ROS2]

Mise à jour automatique quotidienne des articles CV via Github Actions

Une liste impressionnante sur le LIDAR. Elle inclut les fabricants de LIDAR, les jeux de données, les algorithmes de traitement de nuages de points, les frameworks et les simulateurs.

Implémentation PyTorch basée sur YOLOv4 pour l'article : "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"

Application et comparaison de LeGO-LOAM, LIO-SAM, LVI-SAM, FAST-LIO2, Faster-LIO, VoxelMap, R3LIVE, Point-LIO, KISS-ICP, DLO, DLIO, Ada-LIO, PV-LIO, SLAMesh, ImMesh, FAST-LIO-MULTI, M-LOAM, LOCUS, SLICT, MA-LIO, CT-ICP, GenZ-ICP, iG-LIO, SR-LIO sur Gazebo et des jeux de données réels. Fichiers d'installation et de configuration fournis.

Patchwork++ : méthode rapide et robuste de segmentation du sol pour les scans LiDAR 3D. @ IROS'22

[IEEE RA-L & ICRA'22] Une solution d'odométrie LiDAR frontale légère et efficace, offrant une localisation cohérente et précise.

[IEEE ICRA'23] Un nouvel algorithme d'odométrie LiDAR-inertielle léger avec une approche novatrice de type grossier à fin pour construire des trajectoires en temps continu pour une correction de mouvement précise.

Localisation 3D en temps réel utilisant un LIDAR 3D (velodyne).

SuMa++ : SLAM sémantique efficace basé sur LiDAR (Chen et al. IROS 2019).

Un framework d'optimisation modulaire pour la localisation et la cartographie (MOLA).

Dépôt officiel du DJI Onboard SDK.

Correction de carte interactive pour le SLAM par graphe 3D.

Bibliothèque de moteur de visualisation de cartes 3D et de données géospatiales pour TypeScript/JavaScript

Pipeline d'alignement de nuages de points pour la localisation de robots et la perception 3D

Lidar TOF open source.

LIO_SAM pour IMU 6 axes et GNSS.

LiDAR SLAM sous ROS 2 pour la création de cartes de nuages de points, le benchmarking et les flux de travail compatibles avec Autoware.

Segmentation du sol à partir de nuages de points Lidar.

Dalaran — Infrastructure de données et de visualisation axée sur la robotique pour les séries temporelles multimodales, sous licence Apache-2.0. Natif ROS 2, lit les enregistrements .rrd existants. Un fork majeur de Rerun.