Turtlebot3Change激光雷达传感器和RPicamera
我正在尝试更改现有机器人部件中的相机和激光雷达传感器，但我不知道要修改哪个文件。 推荐答案 机器人的设计/部件/构建或描述通常包含在它自己的包中；在本例中为turtlebot3_Description。 (这与turtlebot3_gazebo相反，后者有各种模拟世界，或通过apt安装提供的其他实用程序或内部包)。 自动机通常使用URDF文件或XACRO文件(具有宏扩展名的URD
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检查SWIFT中的iOS设备是否具有LiDAR
SWIFT中有没有办法检查设备是否有LiDAR传感器？不幸的是，我在苹果的官方纪录片和互联网搜索中都没有找到任何东西。 我目前的解决方法是确定设备类型，如本文所述： How to determine the current iPhone/device model? 谢谢 推荐答案 使用此代码：- import ARKit let supportLiDAR = ARW
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ARKIT-如何通过LiDAR从iPhone/iPad导出OBJ？
如何将最新iPad Pro上新的SceneReconstruction接口生成的ARMeshGeometry导出到.obj文件？ 以下是SceneReconstruction文档。 推荐答案 从苹果的Visualising Scene Scemantics示例应用开始，您可以从框架中的第一个锚检索ARMeshGeometry对象。 导出数据的最简单方法是首先将其转换为MDL
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使用 3D Delaunay 三角剖分作为基础表示 LiDAR 表面?
我想用 3D Delaunay 三角剖分来表示一个表面.顶点必须是我的原始输入数据，来自市区的 LiDAR 点云.因此，表面必须调整/适应输入信息. 其实我需要做的是: 我有一个来自市区的 3D 点云 (x, y, z)； 我需要代表这个区域的表面； 我想做一个 3D delaunay 三角剖分(我用 CGAL 做了，我得到了四面体)并仅识别代表表面的三角形(使用 CGAL 我有
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iPad Pro 激光雷达 - 导出几何图形质地
我希望能够从 iPad Pro 激光雷达导出网格和纹理. 这里有如何导出网格的示例，但我也希望能够导出环境纹理 ARKit 3.5 –如何使用 LiDAR 从新 iPad Pro 导出 OBJ? ARMeshGeometry 存储网格的顶点，是否需要在扫描环境时“记录"纹理并手动应用它们? 这篇文章似乎展示了一种获取纹理坐标的方法，但我看不到使用 ARMeshGeometr
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ARKit 3.5 – 如何使用 LiDAR 从新 iPad Pro 导出 OBJ?
如何将最新的 iPad Pro 上新的 SceneReconstruction API 生成的 ARMeshGeometry 导出到 .obj 文件中? 这是SceneReconstruction 文档. 解决方案 从 Apple 的 Visualising 开始Scene Scemantics 示例应用程序，您可以从第一个锚点检索 ARMeshGeometry 对象在框架中.
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无法初始化点云 - ORA-13249:创建 dml 触发器时出错
我无法在 Oracle Database 12c 中初始化点云. 尝试执行以下命令: 创建表 point_clouds(身份证号码，capture_ts 时间戳，point_cloud SDO_PC);CREATE TABLE pc_blocks AS select * from mdsys.sdo_pc_blk_table;INSERT INTO point_clouds (id, po
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将 XYZ 点云转换为灰度图像
大家我正在尝试使用 python 将点云(X、Y、Z)转换为灰度图像.我了解到灰度图像可以由 Numpy 数组生成.但我现在拥有的是一组包含 X、Y 和高度的点.我想根据 X、Y 和灰度值(即高度)生成灰度图像. 有人可以给我一个想法吗?先谢谢了. 罗文 解决方案 让我们假设 X、Y 已排列，因此它们将形成一个网格(这是构建矩形图像所必需的).从那里这很容易: 将 numpy
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iPad Pro Lidar-导出几何和质地
我希望能够从iPad Pro Lidar导出网格和纹理. 这里有一些有关如何导出网格物体的示例，但我也希望能够导出环境纹理 ARKit 3.5 –如何使用LiDAR从新的iPad Pro导出OBJ? ARMeshGeometry存储网格的顶点，是否可能是因为人们必须在扫描环境并手动应用纹理时“记录"纹理? 这篇文章似乎显示了一种获取纹理坐标的方法，但是我看不到使用ARMes
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ARKit 3.5 –如何使用LiDAR从新的iPad Pro导出OBJ?
如何将最新iPad Pro上新的SceneReconstruction API生成的ARMeshGeometry导出到.obj文件? 这是场景重建文档. 解决方案 从Apple的可视化开始Scene Scemantics 示例应用程序，您可以从第一个锚点检索 ARMeshGeometry 对象在框架中. 导出数据的最简单方法是先将其转换为MDLMesh: extensio
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将坐标向量转换为numpy二维矩阵
我有一组3D坐标点:[纬度，经度，高程]([X，Y，Z])，是从LIDAR数据得出的. 这些点没有排序，并且这些点之间的步长或多或少是随机的. 我的目标是构建一个函数，将这组点转换为具有恒定像素数的2D numpy矩阵，其中每个(X，Y)单元格都保留Z值，然后将其绘制为高程热图. 比例尺必须保持现实，X和Y应该具有相同的步长. 矩阵不必捕获精确的高程图像，显然，为了使像素数恒定，需要
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将numpy数组的组名映射到索引的最快方法是什么?
我正在使用激光雷达的3D pointcloud.这些点由numpy数组给出，如下所示: points = np.array([[61651921, 416326074, 39805], [61605255, 416360555, 41124], [61664810, 416313743, 39900], [61664837, 416313749, 39910], [61674456, 416
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加快python的struct.unpack
我正在尝试加快脚本速度.它基本上会读取带有Velodyne的Lidar HDL-32信息的pcap文件，并允许我获取X，Y，Z和Intensity值.我已经使用python -m cProfile ./spTestPcapToLas.py对脚本进行了概要分析，并且在我的readDataPacket()函数调用中花费了最多的时间.在小型测试(80 MB文件)中，解压缩部分花费了大约56％的执行时间.
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如何通过索引列表过滤numpy数组?
我是python的新手，一直在尝试学习如何使用numpy和scipy.我有一个由LAS数据[x，y，z，强度，分类]组成的numpy数组.我已经创建了点的cKDTree，并使用是否有一种方法可以过滤filtered__rows以创建仅包含其索引在query_ball_point返回的列表中的点的数组?请参阅下面的代码.我可以将值附加到列表中并从中计算std dev，但我认为使用numpy在单轴上计
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Velodyne点云如何在图像上投影? (KITTI数据集)
这是将Velodyne点投影到图像中的代码: cam = 2; frame = 20; % compute projection matrix velodyne->image plane R_cam_to_rect = eye(4); [P, Tr_velo_to_cam, R] = readCalibration('D:/Shared/training/calib/'
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在SQL Server 2008上对7000万个极高密度空间点云进行优化最近邻查询
我在SQL Server 2008 R2 Express数据库中有大约7500万条记录。每个是长度对应于某个值的lat。该表有地理专栏。我试图找到一个给定纬度经度（点）的最近邻居。我已经有一个空间索引的查询。但是，根据记录在数据库中的位置，例如第一季度或最后一个季度，查询可能需要大约3到30秒才能找到最近的邻居。我觉得这可以通过优化查询或空间索引进行优化，以获得更快的结果。 现在使用默认设置应用
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从LiDAR云中提取描述性信息（.las文件）
我有.las（激光雷达数据）文件，现在我想知道它的大小，例如它的宽度和高度以公里为单位有多长。 如何检索这些类型的信息？ 解决方案 tl; dr：安装libLAS并运行 lasinfo myfile.las 。 因为他们可能不同意真实的数据范围，所以不值得信任。更可靠的方法是通过读取点本身来计算数据的空间范围。这里有一些免费和开源的方式来计算lasfile的真实范围： .lib
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再presenting使用3D Delaunay三角为依据激光雷达表面？
我想重新present表面，具有3D Delaunay三角。 顶点必须是我的原始输入数据，激光雷达点云从市区。 所以，表面必须调节/调整该输入信息。 其实，我需要做的是以下内容： 在我有一个三维点云（X，Y，Z）从市区; 我需要重新present这个区域的表面; 我愿做一个3D Delaunay三角网（我与CGAL和我的四面体） 并确定重新present表面（与CGAL我有4个顶点而只有三角形
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