M-detector是一个移动事件检测包，它能够在LiDAR数据点到达后立即判断该点是否在移动，从而实现点对点的检测，延迟仅为几微秒。M-detector基于遮挡原理设计，可以在不同环境中使用各种类型的LiDAR传感器。
我们的相关论文已被 Nature Communications 接受：Moving Event Detection from LiDAR Stream Points。
如果您在项目中使用了我们的代码，请引用我们的论文。
我们的配套视频现在可以在 YouTube (点击下面的图片打开) 和 Bilibili 上观看。
此仓库的代码由以下人员贡献： 吴花洁 (Huajie Wu)，李一航 (Yihang Li) 和 徐威 (Wei Xu)
Ubuntu ≥ 18.04。
ROS ≥ Melodic。跟随 [ROS 安装]
PCL ≥ 1.8
sudo apt install libpcl-dev
Eigen ≥ 3.3.4
sudo apt install libeigen3-dev
备注：
- 由于M-detector首先支持Livox系列LiDAR，所以在运行任何M-detector启动文件之前必须安装并源码livox_ros_driver。
- 如何源码？最简单的方法是将行
source $Livox_ros_driver_dir$/devel/setup.bash添加到文件~/.bashrc的末尾，其中$Livox_ros_driver_dir$是livox ros driver工作空间的目录（如果您完全跟随了livox官方文档，则应为ws_livox目录）。
安装 gcc-9 g++-9
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt update
sudo apt install gcc-9 g++-9
cd /usr/bin
sudo rm gcc g++
sudo ln -s gcc-9 gcc
sudo ln -s g++-9 g++
跟随 [TBB 安装] （注意: 将 gcc-9.1/g++-9.1 更改为 gcc-9/g++-9）
克隆仓库并 catkin_make：
cd ~/catkin_ws/src
git clone [email protected]:hku-mars/M-detector.git
catkin_make
source devel/setup.bash
（注意: 在CMakeList.txt中更改TBB的路径）
dataset: 3 #0 表示kitti, 1 表示nuscenes, 2 表示waymo
buffer_delay: 0.1
buffer_size: 100000
points_num_perframe: 30000
depth_map_dur: 0.2
max_depth_map_num: 5
max_pixel_points: 5
frame_dur: 0.1
hor_resolution_max: 0.005
ver_resolution_max: 0.01
针对不同LiDAR的参数提供在 "config" 文件夹中。
关于参数调整的方法，请参考 [补充信息] 中介绍的第8节。
要保存标签文件，请通过相应的启动文件传递参数。
├── XXX (数据集名称)
│ ├── bags
│ │ ├── XXX_0000.bag
│ │ ├── ...
│ ├── sequences
│ │ ├── 0000
│ │ │ ├── labels
│ │ │ ├── predictionsx_origin (结果在x参数文件的点输出模式下)
│ │ │ ├── predictionsx (结果在x参数文件的帧输出模式下)
│ │ │ ├── ...
│ │ ├── ...
├── ...
数据集可在 [此链接] 下载。
首先，请运行一个里程计节点，例如 [Fast Lio]（将Fast Lio下载到与M-检测器相同的位置并编译它们）。
然后：
roslaunch fast_lio mapping_XXX(对应数据集).launch
roslaunch m_detector detector_(数据集).launch
rosbag play YOURBAG.bag
roslaunch m_detector detector_XXX.launch out_path:="您的帧输出结果路径" out_origin_path:="您的点输出结果路径"
注意：按照之前介绍的文件夹结构，out_path 应该是 "(数据集文件夹路径)/(数据集名称)/sequences/(序列号)/predictionsx(x是参数文件的编号)/" 的格式，out_origin_path 应该是 "(数据集文件夹路径)/(数据集名称)/sequences/(序列号)/predictionsx_origin(x是参数文件的编号)/" 的格式。
roslaunch m_detector cal_recall.launch dataset:=(0 表示kitti, 1 表示nuscenes, 2 表示waymo, 3 表示avia) dataset_folder:="数据集文件夹路径" start_se:=(计算的第一个序列号) end_se:=(计算的最后一个序列号) start_param:=(计算的第一个参数文件的编号) end_param:=(计算的最后一个参数文件的编号) is_origin:=(true 表示点输出结果, false 表示帧输出结果)
注意：按照之前介绍的文件夹结构，dataset_folder 应该是数据集文件夹的路径。这一步将计算数据集文件夹中列出的所有指定结果的所有IoU，并生成一个名为 "recall" 或 "recall_origin" 包含结果的新文件夹。
将发布版中提供的嵌入版本下载到一个新的工作空间并编译它们。
roslaunch fast_lio mapping_(数据集).launch
rosbag play YOURBAG.bag
论文中使用的bags可以在 [此链接] 下载。
此包的源代码根据 GPLv2 许可证发布。我们仅允许其用于学术用途。商业用途，请联系张富博士 [email protected]。
如有任何技术问题，请通过电子邮件联系我 [email protected]。
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