#Aframe我能得到激光点的位置而不是物体的位置吗？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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翻译 | 使用A-Frame打造WebVR版《我的世界》

（room-scale）技术的 WebVR 版《我的世界》示例。...此后，WebVR 得到了 Google、Microsoft、Samsung 以及 Oculus 等其他公司的广泛支持。...在实践中，我们经常会通过已由 A-Frame 社区开发人员编写好的 HTML 来使用组件，而不是从头构建它们。...幸运的是，A-Frame 拥有许多处理交互的组件。VR 中用于类似光标点击的场景方法是使用 raycaster，它射出一道激光并返回激光命中的物体。...A-Frame 提供基于注视点的光标（注：就像 FPS 游戏的准心那样），可以利用此光标点击正在注视的物体，但也有可用的控制器光标组件来根据 VR 追踪控制器的位置发射激光，就像刚刚使用 teleport-controls

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无人驾驶-一些有趣的项目（2）

不同的设备价格不一样，你觉得你的苹果手机很贵，但无人驾驶车上的一个摄像头可能比你手机还贵。价格贵是因为像素高吗？我觉得不是。...激光雷达：激光雷达的基本原理就是，射出一束光，遇到物体反射回来，根据传输的时间就可以知道物体距离。...但你可以想象到随着物体距离的增加，点会变得越来越稀疏。下面图片中是实际中平面雷达和三维雷达的数据，其实就是一些不同距离的数据点。...Leddar：其实这也是一款激光雷达，但它是固态激光雷达，换句话说就是没有旋转，所以射出去的光束有一定的视角范围，而不是360度。最近尝试使用了一下，感觉非常酷。...主要用于检测距离很近的物体，而引发汽车的紧急制动。下图是是leddar的实际数据，绿色舍车的位置，其它颜色的长方形代表不同位置存在障碍物。过去几篇基本介绍完了无人驾驶中标配的各种硬件设备。

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62. 非视线成像 - 基于飞秒摄影技术

而高频激光发出的光打到墙面上的L点，经过漫反射，其中一束光线反射到目标上的s点，它会再次漫反射，其中一束光线又返回墙面的w点，然后进入到相机中。...如果这是一个普通相机的话，它是完全无法区分接收到的光线到底是由墙面上L点的漫反射直接导致的，还是由物体上的反射导致的，也无法区分是由物体上的哪一点导致的反射。因此，这里需要使用我之前在51....从下面刨面图可以看到，物点s漫反射出的光会在不同时刻到达条纹相机，从而形成曲线图。而通过控制反光镜可以不断改变L点的位置，从而在条纹相机上呈现不同的像。...下面是一个示意图，可以看到改变三次激光的方向，可以得到三个不同的图像。作者们通过多次改变激光打到墙面上的位置点L并变换和统计结果图像，就可以对物体的三维信息进行分析。...但飞秒相机价格昂贵，很难应用到实际场景吧，难道没有别的手段来实现非视线成像吗？还真有！我接下来还会给你介绍其他的非视线成像的方法，敬请期待。

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【元宇宙】iOS16将支持WebXR！一起来撸个WebVR华容道吧

图片4.3 配置localhost的https证书在本地编辑器中编写代码并实时在VR设备中生效是不是听起来很棒？...所以将灯光重置为一个 ambient(环境光) 和一个头顶正上方的point(点光源)。...，也就是激光发射器，通过监听激光与棋盘格的相交事件，以及用户触发的扳机 triggerdown / triggerup 事件，计算 Vector3 移动距离三维向量，触发棋子的移动动画。...(话说，我为了解开自己设置的这个默认关卡，挪棋子挪到手酸)图片9....就像移动互联网时代终结PC时代，VR 是否能像移动应用一样成为主流，开辟一片新的天地？

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非视线成像 - 基于飞秒摄影技术

而高频激光发出的光打到墙面上的L点，经过漫反射，其中一束光线反射到目标上的s点，它会再次漫反射，其中一束光线又返回墙面的w点，然后进入到相机中。...如果这是一个普通相机的话，它是完全无法区分接收到的光线到底是由墙面上L点的漫反射直接导致的，还是由物体上的反射导致的，也无法区分是由物体上的哪一点导致的反射。因此，这里需要使用我之前在51....从下面刨面图可以看到，物点s漫反射出的光会在不同时刻到达条纹相机，从而形成曲线图。而通过控制反光镜可以不断改变L点的位置，从而在条纹相机上呈现不同的像。...下面是一个示意图，可以看到改变三次激光的方向，可以得到三个不同的图像。作者们通过多次改变激光打到墙面上的位置点L并变换和统计结果图像，就可以对物体的三维信息进行分析。...但飞秒相机价格昂贵，很难应用到实际场景吧，难道没有别的手段来实现非视线成像吗？还真有！我接下来还会给你介绍其他的非视线成像的方法，敬请期待。

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3D成像方法汇总（原理解析）— 双目视觉、激光三角、结构光、ToF、光场、全息

3D成像方法汇总介绍：这里要介绍的是真正的3D成像，得到物体三维的图形，是立体的图像。而不是利用人眼视觉差异的特点，错误感知到的假三维信息。...而激光雷达不是3D成像原理上的一个分类，而是一种具体方法。激光雷达的3D成像原理有：三角测距法、飞行时间ToF法等。...若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。...假设目标物体Object在点状激光器的照射下，反射回摄像头成像平面的位置为点P。由几何知识可作相似三角形，激光头、摄像头与目标物体组成的三角形，相似于摄像头、成像点P与辅助点P′。...全息图的每一部分都记录了物体上各点的光信息，故原则上它的每一部分都能再现原物的整个图像，通过多次曝光还可以在同一张底片上记录多个不同的图像，而且能互不干扰地分别显示出来。如下图。

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解析Valve的“Lighthouse”追踪系统技术

Lighthouse是基于一组传感器，能监测配套基站激光束的跟踪系统，为HTC Vive提供Room Scale房型虚拟现实体验，通过VR头显和控制器追踪定位空间。...两束激光在同一基站只能有一个激光扇面可以对整个定位空间进行扫描。 ? 但是该定位追踪准确吗？...正如所有好的科学家，Kreylos首先解释了测量的方法：我把一个36英寸的尺子放在地板上，位于追踪空间的中心，然后用我附在其中一个追踪控制器的小型探针针尖来标识出每1英寸的3D位置（位于控制器的本地坐标系的探针针尖位置...接下来，我把每个三维点的测量结果与“理想”的三维点进行比较。这个理想的三维点是通过非线性点集的对准算法在一些任意坐标系中生成每一个点的理论位置。 ?...绿色代表着理想的测量点，而紫色显示了Lighthouse追踪测量点。

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tof测距精度可以达到多少_毫米波雷达成像

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...距离测量算法解析我们无论是要避障，还是定位，都离不开获取测量被测物体与测量装置之间的相对位置关系，而根据被测物体的任意点的相对位置关系，我们可以获得被测物体的整体位置信息甚至组成三维结构。...TOF 飞行时间测距法这是最近比较热门的一个词，看字面意思也大概能理解其最重要的原理，就是波飞行时间喽，根据初中物理知识，由于能检测波的速度是确定的，所以我们可以很容易的根据这个时间确定物体距离。...因此，单线激光雷达的数据可以看做是同一高度的一排点阵。单线激光雷达的数据缺少一个维度，只能描述线状信息，无法描述面。也就无法得到物体垂直于激光雷达发射平面的高度信息。...另外，目前低成本单线激光雷达（淘宝上几百块到几千块的）的并不是基于Tof方案，而是采用了三角测距方案。

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【无人驾驶技术系列】光学雷达（LiDAR）在无人驾驶技术中的应用

工作原理光学雷达是一种光学遥感技术，它通过首先向目标物体发射一束激光，再根据接收－反射的时间间隔来确定目标物体的实际距离。然后根据距离及激光发射的角度，通过简单的几何变化可以推导出物体的位置信息。...什么是点云？无人车所使用的LiDAR并不是静止不动的。在无人车行驶的过程中，LiDAR同时以一定的角速度匀速转动，在这个过程中不断地发出激光并收集反射点的信息，以便得到全方位的环境信息。...很多人都有这样的疑问：如果有了精准的GPS，不就知道了当前的位置，还需要定位吗？其实不然。目前高精度的军用差分GPS在静态的时候确实可以在“理想”的环境下达到厘米级的精度。...全局估计就是利用当前时刻的点云和上面提到过的高清地图做匹配，可以得到当前车相对地图上某一位置的可能性。在实际中一般会两种定位方法结合使用。...图3 基于点云的定位障碍物检测众所周知，在机器视觉中一个比较难解决的问题就是判断物体的远近，基于单一摄像头所抓取的2D图像无法得到准确的距离信息。

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三角法激光雷达测距原理「建议收藏」

rplidar A2 是一种三角测距原理激光雷达，原理和ＴＯＦ激光雷达不同。　ＴＯＦ激光雷达是根据测量光的飞行时间来计算距离的。而三角测距激光雷达是通过摄像头的光斑成像位置来解三角形的。...同理，　Ｂ，C 两点距离０１的距离也是可解的。原理是不是很简单～细心的同学会发现，如果这样安装，相机成像只有一半的，　太浪费了嘛。于是，调整相机安装方式，这样大部分地区都可以成像了吧！...而激光三角反射法测量精度是跟量程相关的，量程越大，精度越低。　　激光测距的另一种原理是激光三角反射法原理：半导体激光器1被镜片2聚焦到被测物体6。...反射光被镜片3收集，投射到CCD阵列4上；信号处理器5通过三角函数计算阵列4上的光点位置得到距物体的距离。...图5.1激光三角法　　激光发射器通过镜头将可见红色激光射向物体表面，经物体反射的激光通过接受器镜头，被内部的CCD线性相机接受，根据不同的距离，CCD线性相机可以在不同的角度下“看见”这个光点。

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针对高分辨率雷达和相机的无标定板的像素级外参自标定方法

这里主要有两种边：深度连续的和深度不连续的，如上图4所示。深度不连续的边指的前景后背景物体深度有跳变的地方；而深度连续的边指平面上深度连续的连接线。...像下图，实际的激光脉冲不是理想的点，而是具有一定发散角的光束。当从前景物体扫描到背景物体时，一部分激光脉冲被前景物体反射，而其余的则被背景反射，产生两个反射脉冲到激光接收器。...对于每一个雷达边缘，采样边缘上的点，每一个采样点通过当前估计出来的（可能不是最准的）外参投影到相机平面：其中：利用刚体变换可以得到激光点在相机坐标系下的位置，然后利用针孔模型把相机坐标系下的点投影到图像平面上...，得到激光点在图像上的位置：最后根据相机的内参标定参数，得到相机的畸变系数，去畸变后激光点在图像中的位置为：然后利用图像中的边缘像素构成的kd-tree搜出来k个最近的点，可以得到一个集合Q，然后计算...因此边缘特征在图像中均匀分布是比较好的。另外由于激光的测量噪声随着深度的增加而增加，所以场景的深度最好适中。 E.

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自动驾驶「无视」障碍物：百度研究人员攻陷激光雷达

最近密歇根大学、UIUC联合百度提交的一项研究让自动驾驶技术又一次成为了人们关注的焦点。这一次，连性能最好的传感器激光雷达（LiDAR）都被黑掉了，自动驾驶汽车真的安全吗？ ?...用激光雷达进行目标检测是目前自动驾驶汽车用到的主流方法，这种传感器精度高、成本高昂、技术门槛高。如果昂贵的价格能买来安全，那么也能显示其价值。...他们提出的对抗方法名为 LiDAR-Adv，如果把用该方法生成的对抗样本打印出来，会得到下图这些奇形怪状的物体。 ? 为了进行物理对照实验，他们还找来了普通箱子作为对照组。 ?...图 2：激光雷达在 AV 上的检测流程图。构建激光雷达对抗样本的难点基于激光雷达的检测系统由多个不可微分步骤组成，而不是单个的端到端网络，这种端到端网络会极大地限制基于梯度的端到端攻击的使用。...LiDAR-Adv 方法的 3D 打印硬质对抗物体未被基于激光雷达的汽车检测系统检测到。图第 1 行显示由激光雷达传感器收集的点云数据，第 2 行显示由仪表板处相机捕获的相应图像。 ?

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自动驾驶「无视」障碍物：百度研究人员攻陷激光雷达

最近密歇根大学、UIUC联合百度提交的一项研究让自动驾驶技术又一次成为了人们关注的焦点。这一次，连性能最好的传感器激光雷达（LiDAR）都被黑掉了，自动驾驶汽车真的安全吗？ ?...用激光雷达进行目标检测是目前汽车用到的主流方法，这种传感器精度高、成本高昂、技术门槛高。如果昂贵的价格能买来安全，那么也能显示其价值。...他们提出的对抗方法名为 LiDAR-Adv，如果把用该方法生成的对抗样本打印出来，会得到下图这些奇形怪状的物体。 ? 为了进行物理对照实验，他们还找来了普通箱子作为对照组。 ?...图 2：激光雷达在 AV 上的检测流程图。构建激光雷达对抗样本的难点基于激光雷达的检测系统由多个不可微分步骤组成，而不是单个的端到端网络，这种端到端网络会极大地限制基于梯度的端到端攻击的使用。...LiDAR-Adv 方法的 3D 打印硬质对抗物体未被基于激光雷达的汽车检测系统检测到。图第 1 行显示由激光雷达传感器收集的点云数据，第 2 行显示由仪表板处相机捕获的相应图像。 ?

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激光雷达目标检测

在实际情况中如果雷达被放置在车的上方大约距地面1.9米的位置，则在比较空旷的场景中大约获得40000个点，一部分激光点因为被发射向天空或被吸收等并没有返回到接收器，也就无法得到对应的点。...，比如平坦地面上的一圈点是由同一个发射器旋转一周生成的；激光雷达生成的数据中只保证点云与激光原点之间没有障碍物以及每个点云的位置有障碍物，除此之外的区域不确定是否存在障碍物；由于自然中激光比较少见所以激光雷达生成的数据一般不会出现噪声点...与此同时因为激光点云的稀疏性，现有算法单用一帧点云数据无法在小物体、远处物体和被遮挡物体的检测上得到令人满意的结果。...这是因为激光点云数据与图片具有不同的特点，例如图片中存在遮挡和近大远小的问题而点云上则没有这些问题，反过来图片中也并不存在上节中讨论的点云的很多特点。...Luo利用深度神经网络在鸟瞰图中通过连续帧的数据进行目标检测【20】。其建立了一个“多入多出”的结构，即算法的输入是过去连续帧的鸟瞰图，而算法的输出是当前时刻和未来连续时刻的物体位置。

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激光雷达（二）——三角测距法和TOF原理

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。对于市面上的主流激光雷达，主要是用于环境探测、地图构建，按技术路线可分为：三角测距激光雷达，TOF激光雷达。...三角测距激光雷达原理三角法的原理如下图所示，激光器发射激光，在照射到物体后，反射光由线性CCD 接收，由于激光器和探测器间隔了一段距离，所以依照光学路径，不同距离的物体将会成像在CCD 上不同的位置。...比如对同一位置的白纸和黑纸的测量，可能得到如下图的两个回波信号，而时间测量系统必须测出这两个前沿是同一时刻的（因为距离是同一距离），这就需要特别的处理。...三角雷达测不远，主要有几个方面的原因：一是原理上的限制，其实仔细观察图1 不难发现，三角雷达测量的物体距离越远，在CCD 上的位置差别就越小，以致于在超过某个距离后，CCD 几乎无法分辨。...不过，高转速（或者说高帧率）对点云成像效果是很有意义的。高帧率更利于捕捉高速运动的物体，比如高速公路上行驶的车辆。

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激光三角测距原理概述

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...而激光三角测距法因其成本低，精度满足大部分商用及民用要求，故得到了广泛关注。...当被测物体沿激光方向发生移动时，位置传感器上的光斑将产生移动，其位移大小对应被测物体的移动距离，因此可通过算法设计，由光斑位移距离计算出被测物体与基线的距离值。...由图2可知入射光AO与基线AB的夹角为α，AB为激光器中心与CCD中心的距离，BF为透镜的焦距f，D为被测物体距离基线无穷远处时反射光线在光敏单元上成像的极限位置。...由光路图中的几何关系可知△ABO∽△DEB，则有边长关系：则易知在确定系统的光路时，可将CCD位置传感器的一个轴与基线AB平行（假设为y轴），则由通过算法得到的激光光点像素坐标为（Px，Py）可得到

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激光slam与视觉slam优缺点_摄影光学与镜头

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前端：主要是提取处理传感器得到的数据，比如，激光的点云，视觉的图像，结合传感器数学模型及机器人运动学模型，推算得到机器人的位姿及热环境特征点的相对位置。...详细请看特征点法&光流法&直接法激光利用得到的三维数据点来解析位姿：激光束打到实际位置返回来的激光束，得到的点。雷达收到的是各束光返回的距离信息。...提取特征点差异对比：视觉得到的是像素特征点，需要通过前后帧图像对比计算得到实际的环境特征点的位置，因此会导致激光得到是环境信息相对于激光的极坐标下的坐标。...因此，当有物体进入这个空间的时候，通过记录散斑的变化，就能够监测到物体的空间位置。

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如何成为一名无人驾驶工程师

定位技术：激光雷达（LiDAR）和高精地图（HD Map）激光雷达的好处是有一定的射程，能触及100-200米的距离，能很精准的得到空间中的点（3D点云）。...所以，为了更快速得到信息更新，还是要将IMU加上，就产生了Visual inertial odometry技术，可以得到很精准的位置更新。...真正的解决方案是传感器融合：通过IMU和轮速计，得到车辆初始的位置，而GPS则可以不断纠偏，把错误率控制在一定的范围，比如GPS是厘米级的，那么精度就能保证在厘米级别，同时再加上激光雷达和高精地图的匹配...在物体识别方面，有两个非常有效的模型。一个是Faster R-CNN，它会将兴趣点框出来，然后再进行物体识别，找到是不是你想要识别的物体；另一个是更为快速的SSD，也是将图中的物体识别出来。...但是如果他能静下心来花点时间去学一下，其实这并没有想象中那么难。我在工作以及创业的过程中，发现能跨跃几个细分行业（比如软件、系统、硬件）的工程师非常难得也非常有价值。

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自动驾驶视觉融合-相机校准与激光点云投影

然而激光雷达得到的是3D点云, 而单目相机得到的是2D图像, 如何将3D空间中的点投影到图像平面上, 从而获得激光雷达与图像平面相交的区域, 是本文研究的重点....基于上述方程, 只需要知道该物体在空间中的3D位置以及相机的焦距, 我们就可以计算出物体在图像平面上的2D位置....(请注意, 生成的坐标x'和y'是公制坐标(m), 而不是像素位置) 但是针孔相机存在透光量很小的问题, 而增大针孔又会导致成像模糊....而物体上较近或较远的点却不会聚在图像平面上, 因为它们发出的光线不是会聚在一个点上, 而是会聚在一个半径有限的圆上. 这种模糊的圈子通常称为 circle of confusion (COF)....但是我最建议的方式是通过MATLAB的神器tools Camera Calibrator来进行畸变校准, 非常的高效和迅速, 不需要自己编码, 而且能直观的看到校正前后的图像变化.

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如果无人驾驶是未来，程序员该如何入门？

2、定位技术：激光雷达（LiDAR）和高精地图（HD Map）激光雷达的好处是有一定的射程，能触及 100-200 米的距离，能很精准的得到空间中的点（3D 点云）。...所以，为了更快速得到信息更新，还是要将 IMU 加上，就产生了 Visual inertial odometry 技术，可以得到很精准的位置更新。 4、定位技术：轮速计 ?...通过 IMU 和轮速计，得到车辆初始的位置，而 GPS 则可以不断纠偏，把错误率控制在一定的范围，比如 GPS 是厘米级的，那么精度就能保证在厘米级别，同时再加上激光雷达和高精地图的匹配，得出一个最终的很精准的位置...一个是 Faster R-CNN，它会将兴趣点框出来，然后再进行物体识别，找到是不是你想要识别的物体；另一个是更为快速的 SSD，也是将图中的物体识别出来。 ?...但是如果他能静下心来花点时间去学一下，其实这并没有想象中那么难。我在工作以及创业的过程中，发现能跨跃几个细分行业（比如软件、系统、硬件）的工程师非常难得也非常有价值。

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