Robotic Template Library (RTL) is a set of tools for dealing with geometry and point cloud processing, especially in robotic applications. The software package covers basic objects such as vectors, line segments, quaternions, rigid transformations, etc., however, its main contribution lies in the more advanced modules: The segmentation module for batch or stream clustering of point clouds, the fast vectorization module for approximation of continuous point clouds by geometric objects of higher grade and the LaTeX export module enabling automated generation of high-quality visual outputs. It is a header-only library written in C++17, uses the Eigen library as a linear algebra back-end, and is designed with high computational performance in mind. RTL can be used in all robotic tasks such as motion planning, map building, object recognition and many others, but the point cloud processing utilities are general enough to be employed in any field touching object reconstruction and computer vision applications as well.


翻译:机器人模板库(RTL)是一套处理几何和点云处理的工具,特别是在机器人应用中。软件包包括基本对象,如矢量、线段、四面形、硬质变换等。但是,其主要贡献在于较先进的模块:点云的批量或溪流组合分解模块、高等级几何物体近似连续点云的快速矢量化模块以及能够自动生成高质量视觉产出的LaTeX导出模块。软件包是C++17书写的仅有页眉的图书馆,使用Eigen图书馆作为直线代数后端,设计时考虑的计算性能很高。所有机器人任务,如运动规划、地图建设、物体识别和其他许多任务,都可以使用RTL,但点云处理功能很普通,可以用于任何与对象有关的字段和计算机视觉应用。

0
下载
关闭预览

相关内容

根据激光测量原理得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度(Intensity)。 根据摄影测量原理得到的点云,包括三维坐标(XYZ)和颜色信息(RGB)。 结合激光测量和摄影测量原理得到点云,包括三维坐标(XYZ)、激光反射强度(Intensity)和颜色信息(RGB)。 在获取物体表面每个采样点的空间坐标后,得到的是一个点的集合,称之为“点云”(Point Cloud)
【图与几何深度学习】Graph and geometric deep learning,49页ppt
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
40+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
(Python)3D人脸处理工具Face3d
AI研习社
7+阅读 · 2019年2月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
10+阅读 · 2018年5月2日
机器人开发库软件大列表
专知
10+阅读 · 2018年3月18日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
VIP会员
相关资讯
(Python)3D人脸处理工具Face3d
AI研习社
7+阅读 · 2019年2月10日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
10+阅读 · 2018年5月2日
机器人开发库软件大列表
专知
10+阅读 · 2018年3月18日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员