lidar deque

lidar deque是一个双端队列，用于存储激光雷达扫描数据。它可以在队列的两端添加或删除元素，以便在处理激光雷达数据时更加高效。下面是一个使用Python中collections模块中的deque实现lidar deque的例子：

from collections import deque

lidar_deque = deque(maxlen=100) # 创建一个最大长度为100的lidar deque

# 在队列右侧添加元素
qe = q_state ** q_lidar
lidar_deque.append(qe)

# 在队列左侧添加元素
b_acc = b_acc - dt * p_eb
lidar_deque.appendleft(b_acc)

# 从队列右侧删除元素
lidar_deque.pop()

# 从队列左侧删除元素
lidar_deque.popleft()

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apollo lidar

Apollo LiDAR是百度Apollo自动驾驶平台使用的一种激光雷达传感器。它是一种通过激光器发射激光束并接收反射光来测量距离和创建地图的传感器。激光束与周围环境中的物体相互作用，从而可以获取物体的位置和形状信息。Apollo LiDAR广泛应用于自动驾驶系统中，用于感知和识别道路、车辆、行人等障碍物，以实现更安全、精确的自动驾驶功能。

efficient camera–lidar calibration using accumulated lidar frames

相机和激光雷达（lidar）之间的准确校准对于自动驾驶汽车和机器人系统至关重要。通过累积lidar帧的方法可以实现高效的相机-lidar校准。这种方法利用lidar传感器在运动中拍摄的连续帧来发现相机的相对姿势，并使用这些信息来对相机进行校准，从而实现更高的准确性和稳定性。在此过程中，首先通过lidar来检测场景中的特征点，然后使用这些特征点来估计相机的运动，最终对相机和lidar之间的转换矩阵进行校准。

相比于传统的校准方法，累积lidar帧的方法更加高效，因为它能够实时获取lidar数据并根据运动状态来进行相机校准。此外，这种方法可以提高校准的精度和鲁棒性，在不同的环境条件下都能够得到稳定的效果。另外，由于累积lidar帧的方法可以动态地进行校准，因此当相机或lidar的参数发生变化时，也可以及时地调整校准参数，保证系统的稳定性。

综上所述，利用累积lidar帧的方法对相机和lidar进行校准是一种高效且稳定的方法，适用于自动驾驶汽车和机器人系统等需要高精度感知的场景。这种方法可以提高系统的可靠性和稳定性，为自动驾驶等领域的发展提供了重要的技术支持。