Anyone have open-license coincident LiDAR+Imagery data they can share for usage with testing and development in OpenDroneMap?

Size of the dataset/area need not be large, nor any particulat resolution, bands, subject, etc. It just needs to be able to reconstruct, have geolocation metadata, and be unencumbered so we can use it for automated testsuites and manual testing.

#GIS #GISChat #LiDAR #Imagery #data #OpenDroneMap

Pesquisadores do MIT criaram um chip de lidar com antenas integradas que reduzem interferências e ampliam o campo de visão do sensor, potencialmente revolucionando o uso de sistemas de lidar em veículos autônomos e mapeamento aéreo.

🔗 https://omniletters.com/mit-chip-lidar-antenas-integradas/

#mit #tecnologia #lidar #inovacao #veiculosautonomos

3D-лидар против кривого кузова: как мы автоматизировали осмотр фур

На складе производителя стройматериалов под погрузку приходят десятки фур в день: габариты фиксированные, машины разные. Часть фур приезжает с кривым кузовом: занижена высота к кабине, неровные борта, наваренные крючки и кронштейны на стойках у дверей. Внутрь такой кузов выглядит нормально, пока в него не заедет погрузчик с паллетой шириной 2,40 м и не упрётся в выступ, которого там быть не должно. Цена ошибки — повреждённый груз, развёрнутая на КПП машина, простой ворот и сорванный график отгрузки. Для исключения таких ошибок, было принято решение об инспекции фуры человеком: кто-то заглядывает в кузов и по визуальному осмотру решает, грузить фуру или разворачивать. Это медленно, субъективно и не масштабируется — а отказы по геометрии кузова составляют заметную долю разворотов. Задача , которая стояла перед командой: автоматизировать этот осмотр. Убрать человека из точки принятия решения и выдавать вердикт «грузить / не грузить» по объективным числам, а не по взгляду грузчика. Требования заказчика сразу задали высокую планку. Нужно мерить три габарита: ширину свободного прохода, высоту от пола до горизонтальной балки, длину — и находить посторонние предметы внутри кузова. Пороги жёсткие: ширина меньше 2,43 м — отказ, высота меньше 2,60 м — отказ, длина меньше 8 м — отказ. Зазор между «входит» и «не входит» — 2 см: паллета шириной 2,40 м идёт впритык, и выступающий на стойке крючок, съедающий эти 2 см, делает кузов непригодным. То есть мерить надо с точностью лучше сантиметра — и не у ворот, а на всей глубине кузова, до 15 м от точки установки.

https://habr.com/ru/articles/1043258/

#lidar #машинное_зрение #логистика #автоматизация #компьютерное_зрение #ubuntu #облако_точек

3D-лидар против кривого кузова: как мы автоматизировали осмотр фур

На складе производителя стройматериалов под погрузку приходят десятки фур в день: габариты фиксированные, машины разные. Часть фур приезжает с кривым кузовом: занижена высота к кабине, неровные борта,...

Хабр
#Killing #Mosquito with #LiDar and a #Laser! The Worlds First Portable Mosquito Air Defense ! #Crowfunding Go Website https://share.google/8SVj2YbOPESyuXpPz YouTube Video https://youtu.be/Ta0f0oB4I-Q?is=jdCrgyNUT6-WWy3I
Worlds First Portable Mosquito Air Defense by Jim Wong - Indiegogo

Detecting mosquitoes with LiDAR and eliminate them with lasers/Applicable to various scenarios

[Deprecated] Point Cloud Viewer and Tools | Utilities Tools | Unity Asset Store

Use the [Deprecated] Point Cloud Viewer and Tools from mgear on your next project. Find this utility tool & more on the Unity Asset Store.

Archaeology student found a lost Maya city on page 16 of a Google search

https://fed.brid.gy/r/https://www.upworthy.com/pn-archaeology-student-lost-maya-city-google-search/

How Does CaveFinder work?

Tested against 13,000 known TAG caves with 1km square search areas, cave location placed randomly inside so the model doesn't learn it's always centered.

Within 50m: 40% top 10, 60% top 25, 73% top 50.
Within 25m: 23%, 32%, 38%.
Within 10m: 13%, 17%, 20%.

#caving #karst #LiDAR

LIDAR: fast schon Kunst 3, ein Youtube-Tutorial / Almost an Art Form 3, a YouTube tutorial https://geoobserver.de/2026/05/29/lidar-fast-schon-kunst-3-ein-youtube/ via @milos_gis @researchremora #lidar #gistribe #gischat #fossgis #foss4g #OSGeo #spatial #geospatial #DataViz #opendata #gis #geo #geoObserver pls RT

Seeing Around Corners Using Smartphone-Grade Lidar

https://spectrum.ieee.org/smartphone-grade-lidar

#HackerNews #Tech #Lidar

Smartphone-Grade Lidar Sees Around Corners On the Cheap

Low-cost systems could improve robots, autonomous vehicles

IEEE Spectrum

Napęd na cztery koła i nawigacja bez kabli. Roboty koszące Segway Navimow z nagrodami Red Dot

Konkurs Red Dot Design Awards to jedno z najstarszych wyróżnień w dziedzinie wzornictwa przemysłowego.

W tegorocznej edycji jury doceniło dwa bezprzewodowe roboty koszące marki Segway Navimow: modele X4 oraz H2. Za projektem obu urządzeń stoją konkretne rozwiązania techniczne, pozwalające na mapowanie ogrodu i koszenie trawy bez konieczności rozkładania fizycznych przewodów ograniczających.

Navimow X4: napęd AWD i radzenie sobie ze stromymi wzniesieniami

Pierwszym z nagrodzonych urządzeń jest model X4. To pierwszy robot w ofercie producenta wyposażony w napęd na cztery koła (AWD). Wykorzystuje on dwa niezależne silniki skrętu, co pozwala maszynie na pokonywanie wzniesień o nachyleniu sięgającym 84 proc.

Z punktu widzenia budowy, uwagę zwraca zastosowanie technologii Xero-Turn. Opiera się ona na mimośrodowej rotacji przednich kół, dzięki czemu kosiarka może obracać się w miejscu bez zrywania darni. System nawigacji zrezygnował z zewnętrznych anten na rzecz potrójnej częstotliwości RTK zintegrowanej z zestawem trzech kamer. Moduł ten pozwala na automatyczne mapowanie terenu i wykrywanie przeszkód w zakresie 360 stopni. Deklarowana wydajność modelu X4 to skoszenie do 2000 metrów kwadratowych w ciągu 8 godzin pracy.

Navimow H2: skanowanie 3D i koszenie krawędzi

Drugi wyróżniony model, Navimow H2, zaprojektowano z myślą o trawnikach o powierzchni od 500 do 3000 metrów kwadratowych. Urządzenie wyróżnia się konstrukcyjnie przesuniętą tarczą tnącą, co ma ułatwiać docinanie trawy tuż przy krawędziach i obrzeżach ogrodu.

System nawigacji w tym modelu opiera się na technologii EFLS LiDAR+, która współpracuje z Network RTK oraz modułem wizyjnym. Połączenie tych czujników umożliwia tworzenie trójwymiarowych map ogrodu w czasie rzeczywistym i optymalizację ścieżek koszenia. Producent podaje, że wbudowane kamery reagują na obiekty o wielkości od 1 centymetra i potrafią rozpoznać ponad 200 rodzajów przeszkód – od mebli ogrodowych po zwierzęta domowe.

Nagrody Red Dot dla modeli X4 i H2 to kolejne wyróżnienie branżowe dla robotów Segway. W ubiegłym roku seria Navimow X3 otrzymała statuetkę iF Design Award. Według danych firmy badawczej Euromonitor International, Segway Navimow utrzymał w latach 2024-2025 pierwszą pozycję na świecie pod względem sprzedaży detalicznej w kategorii bezprzewodowych robotów koszących.

Robot koszący do najtrudniejszych zadań – Segway Navimow X430 (cz. 1) [wideo]

#inteligentnyDom #kosiarkiBezprzewodowe #Lidar #nawigacjaRTK #RedDotDesignAwards #robotyKoszące #SegwayNavimow #technologieDoOgrodu