lidar_obstacle_detector

单核10毫秒,把激光点云变成带轨迹的障碍物

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 67 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 415
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

lidar_obstacle_detector 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队SS47816
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言C++
技术栈/模型3d-lidar,autonomous-driving,autoware,centerpoint,foxglove,ground-segmentation,kalman-filter,lidar,multi-object-tracking,object-detection,obstacle-detection,occupancy-grid,pcl,point-cloud,robotics,ros,ros2,sensor-fusion,tensorrt,trajectory-prediction
GitHub 星标★ 415
上线时间2021-12-25 00:00:00
代码更新2026-10-23
仓库体积61.4 MB
本站数据更新2026-10-25
维护状态活跃
收录时间2026-10-25
浏览次数0

项目介绍

lidar_obstacle_detector 是一个面向 ROS 1/ROS 2 的实时 3D 激光雷达感知工具,用 C++ 实现,目标是在自动驾驶与机器人场景中把原始点云直接转成可用的障碍物信息。它把地面分割、点云聚类、2.5D 占据栅格、多目标跟踪与轨迹预测串成一条完整流水线,并可选接入基于 TensorRT 的 GPU CenterPoint 检测器以提升检测质量。项目强调轻量高效,单核 CPU 下每帧约 10 毫秒即可完成处理,适合算力受限的嵌入式平台或需要高频输出的实时系统。输出结果可通过 Foxglove 可视化,便于调试与集成。整体定位是开箱即用的感知中间件,减少从点云预处理到目标轨迹生成之间的工程拼接成本,适合作为自动驾驶感知模块的基础组件或教学研究原型。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-25 · 当前星标 ★ 415

核心亮点

  • 单核 CPU 约 10ms/帧,实时性高且不依赖 GPU
  • 覆盖地面分割、聚类、2.5D 占据、跟踪与轨迹预测的完整流水线
  • 同时支持 ROS 1 与 ROS 2,并提供 Foxglove 可视化

不足之处

  • GPU CenterPoint 依赖 TensorRT 与特定环境,部署门槛较高
  • 415 星属于早期项目,社区规模与长期维护待观察

适用场景

  • 自动驾驶或移动机器人的实时障碍物感知模块
  • 嵌入式平台上的轻量激光雷达检测与跟踪
  • ROS 教学与感知算法原型验证

替代项目

Autoware、LIO-SAM、Open3D-ML

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