基于幾何單目3D目標(biāo)檢測的密集幾何約束深度估計器
基于幾何的單目3D目標(biāo)檢測通過2D-3D投影約束估計目標(biāo)的位置。具體來說，網(wǎng)絡(luò)預(yù)測目標(biāo)的尺寸()，旋....
三軸加速度計、陀螺儀和磁力計的應(yīng)用原理
三軸加速度計是一種慣性傳感器，能夠測量物體的比力，即去掉重力后的整體加速度或者單位質(zhì)量上作用的非引力....
使用IMU與輪速計傳感器進行雷達(dá)數(shù)據(jù)的運動畸變校正
輪速計就是安裝在電機上的編碼器，通過電機旋轉(zhuǎn)的圈數(shù)來計算機器人所走過的距離與角度，在ROS中稱為Od....
UrbanScene3D大型數(shù)據(jù)集平臺用于研究城市場景感知和重建
本次導(dǎo)讀論文提出了一個用于研究城市場景感知和重建的大型數(shù)據(jù)平臺UrbanScene3D。該數(shù)據(jù)集包含....
基于金字塔的激光雷達(dá)和攝像頭深度融合網(wǎng)絡(luò)
自動駕駛汽車的魯棒環(huán)境感知是一項巨大的挑戰(zhàn)，這使得多傳感器配置與例如相機、激光雷達(dá)和雷達(dá)至關(guān)重要。在....
基于全局特征的自頂向下分類的混合錨系統(tǒng)
車道檢測是自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的基本組成部分，用于識別和定位道路上的車道標(biāo)記。雖然....
基于金字塔特征融合與全局上下文注意模塊實現(xiàn)完全自動缺陷檢測
缺陷檢測是工業(yè)產(chǎn)品處理中的一項重要任務(wù)。當(dāng)前，已經(jīng)有很多基于計算機視覺技術(shù)的檢測方法成功應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)....
LT-mapper系統(tǒng)的原理和實現(xiàn)應(yīng)用分析
?。?） LT-SLAM， 在LT-SLAM模塊中，Kim團隊利用multi-session SL....
LINS算法的框架與代碼分析
LINS是以濾波為主的IMU、激光雷達(dá)緊耦合的激光SLAM算法。該算法的主要創(chuàng)新點就是用以 IESK....
基于幾何特征的桿狀物提取方法
魯棒、精確的定位是移動自主系統(tǒng)的基本要求。交通標(biāo)志、電線桿、路燈等類似桿子的物體，由于其獨特的局部性....
采用帶有transformer的端到端框架獲取對應(yīng)集合結(jié)果
最近將學(xué)習(xí)的方式引入點云配準(zhǔn)中取得了成功，但許多工作都側(cè)重于學(xué)習(xí)特征描述符，并依賴于最近鄰特征匹配和....
谷歌多模態(tài)大模型PaLI研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
語言和視覺任務(wù)的建模中，更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能獲得更好的結(jié)果，幾乎已經(jīng)是共識。在語言方面，T5、GPT....
