Python库scale_lidar_io-0.0.6发布,支持高效点云数据处理

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0 下载量 131 浏览量 更新于2024-10-15 收藏 10KB GZ 举报
资源摘要信息:"Python库 | scale_lidar_io-0.0.6.tar.gz" Python库"scale_lidar_io"是一个针对激光雷达数据进行处理的工具包,版本为0.0.6。激光雷达(Light Detection and Ranging,简称LIDAR)是一种用于测量距离的遥感技术,通过发射激光脉冲并接收反射回来的光波来确定物体的位置、距离以及速度等信息。随着激光雷达技术的发展,其在自动驾驶、机器人导航、地形测绘、大气监测等领域得到广泛应用。 1. Python语言的版本要求: 根据标题信息,该库是专门为Python语言编写的,这意味着用户需要安装有Python环境才能使用该库。由于版本信息中并未明确指出支持的具体Python版本,因此用户在安装前应查看库的官方文档以确认兼容的Python版本范围。 2. 安装方法: 描述中提到了资源的安装方法,用户可以通过提供的链接访问到一篇详细介绍如何安装该库的文章。一般来说,安装Python库通常有几种常见的方法,例如使用pip命令行工具,使用setuptools安装,或者直接下载tar.gz文件进行手动安装。在这里,用户需要遵循官方指南的步骤来正确安装库文件。 3. 使用场景: 该库名称中的"lidar"提示该库很可能用于处理激光雷达数据。具体来说,它可能提供了读取、写入、处理或者转换激光雷达数据文件的功能,这在科研、工程设计以及工业应用中非常有用。例如,它可以被用于从激光雷达设备中提取点云数据,并对这些数据进行清洗、格式转换以及可视化等操作。 4. 开发语言与标签信息: 标签信息"python 开发语言 Python库"表明该资源是用Python语言开发的一个库。标签中的"Python库"指的是一个为了实现特定功能而编写的模块集合,可以被其他Python程序导入和使用。 5. 文件压缩包信息: 资源名称中的"scale_lidar_io-0.0.6.tar.gz"标识了库的具体版本号和文件格式。在Python中,tar.gz是常见的源代码包格式,用户一般通过解压这种文件来获取源代码。"tar"是用于打包文件的工具,而".gz"表示文件经过了gzip压缩,以减少传输时所需的空间并加快传输速度。用户在安装前需要先将tar.gz文件解压得到目录,然后根据安装指南进行库的安装。 总结而言,"scale_lidar_io-0.0.6.tar.gz"是一个专门用于激光雷达数据处理的Python库,通过其官方提供的安装方法可以完成安装和配置,以便在不同的应用场景中使用Python进行高效的激光雷达数据处理。开发者在使用前应关注库的官方文档以了解更多的功能细节和安装要求。

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

2023-07-15 上传