基于ORB_SLAM3算法在无网络、GPS等条件下、实现地下车库实际场景中的车辆定位,并配上手机上的二维地图进行模拟定位;视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV13Z4y1975F#reply95109570400
基于ORB_SLAM3算法在无网络、GPS等条件下、实现地下车库实际场景中的车辆定位,并配上手机上的二维地图进行模拟定位;视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV13Z4y1975F#reply95109570400
Calibration Is All You Need 主分支:包含相机,激光,IMU及其联合标定方法; ros分支:包含了相机,激光,IMU标定各种方法,可阅读ros分支的readme.md; camera分支:相机标定工程,包含c++,python两种代码实现,包含棋盘格制作、获取图像、单目标定、双目标定、双目测距简单五部分内容案例;
yolov5_ros项目,master采用yolov5-v6.0版本,ros发布图像数据,yolo订阅后,然后发布box和image; v7-libtorch分支中,采用c++进行推理,并自己构建yolo_msgs;v7_launch版本基于v7-libtorch版本,使用launch读取参数,并启动
获取左右相机的视差图,从而双目立体视觉获取深度图,python版本,相机标定工程;详情请阅读C++与python目录下README.md
激光雷达与相机联合标定代码,本次实验采用的雷达为Velodyne16 ,本标定原理也适合其他激光雷达与相机标定,视频标定效果链接https://www.bilibili.com/video/BV1g24y1W7Td/#reply153517451632
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