激光雷达和视觉融合定位系统
案例介绍
项目使用海康工业相机采集二维图像，结合速腾聚创 Mid70 多线激光雷达获取三维点云，通过相机内参标定、雷达-相机外参标定、PnP 解算和点云投影，实现图像目标与三维点云的空间对齐。视觉端采用 YOLO 系列模型完成机器人目标检测，并构建“车辆检测、装甲板检测、图案分类”的多层级识别流程；融合端根据检测框筛选对应点云区域，结合聚类方法剔除异常点，输出更稳定的目标三维坐标。项目中还引入多目标追踪思路，结合历史类别分布、三维位置和 IoU 等信息，通过匈牙利匹配维持目标身份连续性，降低遮挡和高速运动造成的 ID 跳变。本人主要参与视觉检测、联合标定、点云融合定位、追踪逻辑验证和算法调试工作，具备摄像头检测、雷达视觉融合、OpenCV/Python/C++、目标检测模型训练与工程落地经验。
激光雷达和视觉融合定位系统
案例介绍
本人参与开发了一套面向 RoboMaster 机器人比赛场景的激光雷达与视觉融合多目标检测、追踪和高精度定位系统。
项目使用海康工业相机采集二维图像，结合速腾聚创 Mid70 多线激光雷达获取三维点云，通过相机内参标定、雷达-相机外参标定、PnP 解算和点云投影，实现图像目标与三维点云的空间对齐。视觉端采用 YOLO 系列模型完成机器人目标检测，并构建“车辆检测、装甲板检测、图案分类”的多层级识别流程；融合端根据检测框筛选对应点云区域，结合聚类方法剔除异常点，输出更稳定的目标三维坐标。项目中还引入多目标追踪思路，结合历史类别分布、三维位置和 IoU 等信息，通过匈牙利匹配维持目标身份连续性，降低遮挡和高速运动造成的 ID 跳变。本人主要参与视觉检测、联合标定、点云融合定位、追踪逻辑验证和算法调试工作，具备摄像头检测、雷达视觉融合、OpenCV/Python/C++、目标检测模型训练与工程落地经验。
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