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drone_perception_fusion.py#3355

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drone_perception_fusion.py#3355
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Conversation

@rhcgg

@rhcgg rhcgg commented Dec 16, 2025

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Contributor

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主要内容:

1. 传感器数据关联优化

  • 修复了associate_detections方法中的关联逻辑
  • 即使LiDAR聚类为空时也保留视觉检测结果
  • 调整关联距离阈值到5米,提高匹配成功率

2. 融合权重调整

  • 提高相机权重到0.6,降低LiDAR权重到0.4
  • 优化位置融合算法,减少噪声影响

3. 虚拟传感器改进

  • 增强VirtualLidar的环境物体交互模拟
  • 改进点云噪声添加方式
  • 优化IMU数据模拟的真实性

4. 性能优化

  • 点云聚类前进行降采样(>1000点时)
  • 改进网格聚类算法,减少计算复杂度
  • 优化内存使用,限制融合历史记录数量

5. 可视化增强

  • 改进融合结果的可视化显示
  • 添加更多状态信息和3D位置显示
  • 优化安全评分计算逻辑

技术细节:

  • 修复了当LiDAR数据不足时的处理流程
  • 改进了从2D到3D的估计精度
  • 增强了错误处理和异常恢复机制

initial submission
选择的课程是无人机
选择的课程是无人机
添加一个了错误分析
添加了一个错误分析
按要求修改
按要求修改
按要求修改
按要求修改
按要求修改
按要求修改
# Drone Perception Module

## 概述
无人机感知模块,提供目标检测、深度估计和障碍物感知功能。

## 功能特性
- 基于颜色的目标检测
- 基于图像强度的深度估计
- 障碍物检测与安全评分
- 结果可视化
# Drone Perception Module

## 概述
无人机感知模块,提供目标检测、深度估计和障碍物感知功能。

## 功能特性
- 基于颜色的目标检测(红、绿、蓝、黄)
- 基于图像强度的深度估计
- 障碍物检测与安全评分
- 结果可视化(保存为图像文件)
- 无GUI依赖,适合服务器环境
 主要改进和特性:

### 1. **多传感器支持**
- 添加了LiDAR、IMU和GPS传感器接口
- 实现了虚拟传感器用于模拟和测试
- 提供了传感器标定和数据变换功能

### 2. **数据融合算法**
- 时间同步:对齐不同传感器的时间戳
- 空间标定:坐标系变换和校准
- 数据关联:匹配不同传感器的检测结果
- 状态估计:融合多源信息估计物体状态

### 3. **环境建模**
- 占据栅格地图构建
- 3D物体检测和跟踪
- 实时安全评估

### 4. **系统集成**
- 统一的传感器数据接口
- 模块化的融合架构
- 实时性能优化

### 5. **可视化输出**
- 融合结果可视化
- 占据栅格地图显示
- 数据导出和记录
修复视觉安全分数为0的问题:

简化了视觉安全分数计算,不再基于障碍物检测

现在只基于目标数量计算安全分数

修复融合物体为0的问题:

改进了关联算法,即使没有LiDAR匹配也使用视觉检测

增加了关联阈值到5米

改进了LiDAR点云聚类算法

简化了代码结构:

移除了复杂的坐标系变换

简化了3D位置估计

改进了虚拟LiDAR模拟

改进了可视化输出:

显示更多状态信息

改进了颜色和布局
@donghaiwang

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Member

没有运行效果;

PR标题没有概括所做的修改

@rhcgg

rhcgg commented Dec 16, 2025

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Contributor Author

老师,有运行效果啊
ScreenShot_2025-12-16_171627_098

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