Skip to content

Latest commit

 

History

History
172 lines (101 loc) · 6.07 KB

README.md

File metadata and controls

172 lines (101 loc) · 6.07 KB
Raw

M-detector

1. 介绍

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。

1.1 相关论文

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。

1.2 相关视频

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。

视频

1.3 开发者

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)

2. 前提条件

2.1 Ubuntu 和 ROS

Ubuntu ≥ 18.04。

ROS ≥ Melodic。跟随 [ROS 安装]

2.2 PCL 和 Eigen

PCL ≥ 1.8

sudo apt install libpcl-dev

Eigen ≥ 3.3.4

sudo apt install libeigen3-dev

2.3 livox_ros_driver

跟随 livox_ros_driver 安装。

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）。

2.4 TBB

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）

3. 构建

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）

4. 关键信息

4.1 关键参数

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。

4.2 数据集的文件夹结构

├── 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。

5. 直接运行

5.1 与里程计和点云（在本地框架中）一起运行

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

5.2 为每个点生成标签文件

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。

5.3 计算结果的IoU

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。

6. 嵌入在 FAST LIO 中运行

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

7. Rosbag 下载

论文中使用的bags可以在 [此链接] 下载。

8. 许可

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]。 ``` ​【oaicite:0】​