SeanZhang777 / fusion-based-perception

EKF-based late fusion

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深蓝学院多传感器融合感知课程

项目实现了Lidar与Camera的后融合感知算法,融合的算法基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)。输入数据为Lidar检测结果以及Camera检测结果,检测算法与Apollo 6.0一致,Lidar检测算法为PointPillars,Camera检测算法为YOLO。 该项目可以扩展至Lidar, Camera, Radar3种传感器的感知融合。

使用方法

使用catkin_make编译代码并source所在的工作空间

使用以下命令启动可视化

$ roslaunch kit_perception rviz.launch

提供了两个数据集供测试使用,分别为单物体数据集和多物体数据集

使用以下命令使用单物体数据集启动程序

$ roslaunch kit_perception single_obj_fusion.launch

使用以下命令使用多物体数据集启动程序

$ roslaunch kit_perception mutil_obj_fusion.launch

可视化说明

在rviz内蓝色物体为融合结果,白色物体为雷达观测

About

EKF-based late fusion


Languages

Language:C++ 94.3%Language:CMake 4.7%Language:Python 0.5%Language:Shell 0.3%Language:C 0.2%