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中美新兴技术领域的竞争：激光雷达
美国政府和中华人民共和国政府都将战略性和新兴技术视为经济竞争力和国防的关键要素。争取在这些技术领域占据领先地位是中美战略竞争的核心方面。一些新兴技术既有民用用途，也有军用用途。这些技术中包括光检测和测距 (LiDAR)，这是一种用于汽车、农业、制造、气象和其他系统的遥感技术。LiDAR 市场及其用途正在迅速发展。迄今为止，美国公司在 LiDAR 领域处于领先地位，但中国公司在中国产业政策的支持以及美国市场和技术的准入下也取得了进展。一些中国公司使用可疑的做法来获取美国 LiDAR 知识产权 (IP)。
LIDAR概念证明摘要
最大化的森林碳计划开发了LiDAR POC，以探索LiDAR遥感是否可以更有效地测量和捕获数据以输入FMA。然后可以使用该基础来进一步研究法规和技术标准的修改，以允许LIDAR（其他遥感技术）收集FMA数据。它还提供了一个机会，开始探索LIDAR在ETS中的森林碳测量中的潜在广泛使用。VADIS地理器和Interpine Ltd是采购过程后参与的两个供应商，以研究各种森林类型的多种技术解决方案，以减轻潜在的单一技术解决方案。瓦迪斯地理器使用了安装在直升机上的激光剂系统。Interpine Ltd使用了三种不同的LiDAR技术：
基于激光雷达的机器人检查电源线的对象识别
摘要：本文使用在自主机器人中实现的光检测和范围传感器提出了一种新技术，用于对高压传输线（LARA）的多模式预测检查。该方法通过使用人工智能技术提供垂直感知并分类传输线组件，从而增强了机器人的功能。基于激光雷达的系统着重分析对象的二维（2D）切片，减少数据量并提高计算效率。对象分类是通过计算2D切片中的绝对差异来创建唯一签名来实现的。当在真实机器人上使用Raspberry Pi上的K-Nearest邻居网络进行实验评估时，该系统在线性运动实验中准确检测到的对象，例如减震器，信号和绝缘体。结果表明，这种方法显着提高了Lara识别电力线组件，达到高分类精度并具有先进自主检查应用的潜力。
带基于激光仪融合的自动无人机...
无人机已成为执行航空任务的变革性工具，这些工具曾经对载人飞机有挑战，提供了可观的安全福利，经济优势和环境增长。本文介绍了一种创新的方法，用于针对智能导航应用程序量身定制的自动驾驶无人机的设计和分析，这是受激光相机技术与GNSS（全球导航卫星系统）集成的融合的基础的。这项研究中的无人机是四轮驱动器，配备了DYS DYS D2836-6 1500KV电动机和30A BLDC ESC进行控制。它的电源是橙色的5200mAh 4s Lipo电池，可提供效率和寿命。无人机的核心位于基于ARM Cortex M4的控制器，该控制器精心策划了其自动飞行。它表现出较大的操作高度范围，保持恒定高度在地面高度5到20米之间，同时达到每秒2米的最高速度。这项研究的核心创新在于LiDAR-CAMERA融合技术的整合。利用rplidar，其范围为180米，显着点云密度为每平方米1000点，该无人机具有前所未有的精度来感知其周围环境。随附的摄像头具有高分辨率1920 x 1080像素传感器，具有360度水平和180度垂直视野的视野，促进了全面的视觉数据采集。对于对象识别和跟踪，无人机采用Yolov4算法进行实时识别，并利用Kalman过滤器进行精确的对象跟踪。计算机视觉中的这些进步对无人机的自主导航功能产生了重大贡献。无人机的导航能力与APM2.5 NEO-M8N GNSS接收器相辅相成，以确保精确的地理空间定位。
使用机器学习和高分辨率激光雷达地形数据绘制丘陵景观的地形
地图是评估土壤和生态杂质的过程和危害，水文建模以及自然资源和土地管理的重要工具。基于现场调查或航空照片的映射土地形式的传统技术可能是时间和劳动密集型，强调了基于遥感产品的自动或半自动方法的重要性。此外，时间密集的手动标记也可以是主观的，而不是对地形的客观识别。在这里，我们实施了一种客观的方法，该方法将随机的森林机器学习算法应用于一组观察到的地形数据和1M水平分辨率裸露的数字高程模型（DEM），它是从空气中的光检测和范围数据（LIDAR）数据开发的，以快速映射丘陵地面的各种地面地面。地面分类包括高地高原，山脊，凸面，平面斜坡，凹陷坡，溪流通道和山谷底部，横跨俄克拉荷马州东北部俄克拉群岛的Ozark山脉的400公里2丘陵景观。我们使用了4200个地面观测值（每个地形600个）和八个从随机森林算法中的2 m，5 m和10 m分辨率LIDAR DEM得出的地形指数，以开发2 m，5 m和10 m分辨率地分辨率地面地面模型。我们通过比较观察到的地貌与建模地面的地图来测试DEM分辨率在映射地图中的有效性。结果表明，当协变量以2 m的分辨率分辨率为〜89％时，该方法绘制了约84％的观察到的地形，分辨率为10 m。使用这种方法开发的地图图具有多种潜在应用。然而，预测的地图显示，2 m分辨率的协变量在捕获准确的地形边界和小型地面的细节（例如溪流通道和山脊）方面表现更好。与使用空中图像和现场观测值相比，此处介绍的方法大大减少了绘制地图的时间，并允许掺入各种各样的协变量。它可以用于水文建模，自然资源管理，并在丘陵景观中表征土壤地球形过程和危害。
采用：基于点...
深度神经网络（DNN）越来越多地整合到LiDAR（灯光检测和范围）的自动驾驶汽车（AVS）的感知系统（AVS），在对抗条件下需要稳健的性能。一个紧迫的担忧是LiDAR SPOOFEF攻击所带来的挑战，在该攻击中，攻击者将假物体注入LiDAR数据中，导致AVS误解了周围的环境并做出错误的决定。许多经常出租防御算法主要取决于感知输出，例如边界框。但是，这些输出在本质上受到了限制，因为它们是由从自我车辆的特定视图中获得的一组限制点产生的。对边界框的依赖是这种基本约束的体现。为了克服这些局限性，我们提出了一个新的框架，称为采用（基于名称的基于d eTection o n p oInt级的t emporal一致性），该框架基于连续帧的时间一致性，并基于点簇的相干性来量身定量测量跨连续帧的时间一致性。在我们使用Nuscenes数据集的评估中，我们的算法有效地反驳了各种激光局部攻击，达到了低（<10％）的假阳性比率（<10％）的假阳性比（> 85％）真实的正比，超过了现有的现有的现有的先进防御方法，CARLO和3D-TC2。此外，采用在各种道路环境中表现出有希望的准确防御潜力。
铁路的基于激光痛的障碍物检测框架
摘要。铁路上的障碍物检测是一个至关重要的操作安全问题，是一项复杂的任务，涵盖了许多挑战。当机器学习（ML）算法通常用于类似的应用中，例如自动驾驶驾驶[1] [2]，但由于可用数据的稀缺（尤其是图像），铁路领域面临着重大障碍，因此使常规ML方法不当。应对这一挑战，本研究提出并评估了一个使用LiDAR（光检测和范围）数据进行铁路障碍物检测的框架。该框架旨在解决图像数据稀缺性所带来的局限性，同时增强铁路环境中的操作安全性。开发的方法结合了能够在高达500米处检测障碍物的远距离激光雷达，以及火车的GPS（全球定位系统）坐标，以准确地确定其相对于检测到的障碍物的位置。使用数据融合方法处理LiDAR数据，其中有关轨道地形的预先存在的知识与聚类算法相结合，特别是DBSCAN（基于密度的基于密度的空间聚类，具有噪声的应用程序），以识别和分类在预定范围的距离处。在移动机车的范围内，特别是CP 2600-2620系列的测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。 这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。测试，沿着Contumil-Leix基线的指定部分进行。这些测试有助于验证实际操作条件下该方法的有效性和可行性。总体而言，LiDAR数据的利用与高级算法相结合，提出了增强铁路操作中障碍物检测能力的有前途的途径。通过克服与数据稀缺性相关的挑战，该框架有可能显着提高铁路网络内的运营安全性和效率。有必要进行进一步的研究和测试，以验证框架在各种铁路环境和运营条件下的性能。
通过表示本地功能和全局空间上下文
摘要 - LiDar-Camera校准在自主驾驶中起着至关重要的作用。然而，操作诱导的因素（例如物理振动和温度变化）降低了部署前校准精度，从而导致了环境感知性能恶化。最近的重新校准方法通过利用LiDAR和相机的相对属性，在没有目标板的情况下实现了在线校准。尽管如此，我们还是为LIDAR-CAMERA在线校准提供了一个新颖的框架，该框架采用了变压器网络来学习相机与激光雷达传感器之间的重要相互作用。此外，我们的新型框架设计通过利用两个传感器之间的对应点信息来促进有效的校准。这允许利用全球空间上下文，并通过整合跨模态的信息来实现高性能。实验结果表明，与最先进的基准相比，我们的方法证明了表现出色的性能。
在繁忙的海上环境中，基于LIDAR的可靠LIDAR船舶检测和跟踪
环境感知是在动态复杂的操作环境中安全执行任务的重要要求（ASV）的至关重要要求。大多数现有的船舶检测方法都取决于基于相机的方法，这些方法对环境条件敏感，无法直接提供与检测目标有关的空间位置信息。为了克服这一限制，我们提出了一个基于激光雷达的船舶检测和跟踪框架，可以应用于繁忙的海上环境。所提出的框架由两个功能模块组成：船舶检测和多对象跟踪。用于船舶检测，对模块化的网络结构进行了调整，从而使在不同类型的检测网络之间易于切换，以确定检测准确性，检测速度或两者的妥协，具体取决于任务要求。还实施了一种基于卡尔曼滤波器的多目标跟踪方法，以补偿由于船舶运动或闭塞而可能遗漏的任何检测，仅依赖于检测结果。我们还收集了有史以来的第一个现实世界激光雷达数据集，用于横跨泰晤士河和码头的海上应用，包括一系列船舶类型，长度从5 m到40 m，以及不同的船体类型。数据集的组织方式与Kitti数据集类似，可以轻松地将其应用于发达的点云检测网络。值得注意的是，我们的方法在收集的数据集中达到了74.1％的总体检测准确性。所提出的框架和数据集使基于激光雷达的环境感知可行，可在自主海洋导航领域实施和支持开发。
liDar对象检测 /作者= hegde，deepti的时空时空的自我安排； Lohit，Suhas； Peng，Ruan-Chuan；琼斯，迈克尔·J；帕特尔（Vishal M.
抽象的流行表示方法鼓励在输入上应用的转换下的特征不变性。然而，在3D感知任务中，诸如对象定位和segmen的任务中，输出自然与某些转换（例如旋转）相等。使用训练前损失函数，鼓励在某些转换下的特征等同于特征，提供了强大的自学信号，同时还保留了传输特征表示之间的几何关系信息。这可以在下游任务中改善与此类转换一样的下游任务。在本文中，我们提出了一个时空的阶段性学习框架，通过共同考虑空间和时间增强。我们的实验表明，最佳性能是通过预训练的方法产生的，该方法鼓励了对翻译，缩放和平流，旋转和场景流量。对于空间增强，我们发现，根据转换，是对比度目标或按分类目标的对比度，可以产生最佳的要求。为了利用现实世界的对象变形和运动，我们考虑了顺序的LIDAR场景对，并开发出一个基于3D场景流量的新颖的均衡性目标，从而导致整体上的性能。我们表明，在许多设置中，3D对象检测的预训练方法优于现有的模棱两可的方法。