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绘制全球战略远见报告地图
工作论文 2024 年 12 月 关于作者 Eleonora L. Cammarano 是约翰霍普金斯大学 SAIS 2025 年国际事务文学硕士 (MAIA) 候选人。她于 2023 年以优异成绩毕业于约翰卡伯特大学，完成环境和平建设顶点项目，主修国际事务，辅修哲学和经济学。Eleonora 的主要兴趣在于气候变化与安全的交叉点、有效的和平干预以及全球南方视角。Branson Gillispie 是约翰霍普金斯大学高级国际研究学院 (SAIS) 国际关系文学硕士 (MAIR) 二年级学生，拥有肯塔基州列克星敦特兰西瓦尼亚大学的国际事务和写作修辞与传播文学学士学位。他的研究兴趣涉及欧洲和欧亚大陆的冲突解决、民族主义、身份、移民和社会之间的交叉点。Manan Shah 是 FOGGS 的研究、IT 和通信顾问。他毕业于印度马尼帕尔理工学院，获得计算机科学与工程学士学位，辅修大数据。他的兴趣领域包括社会学、国际关系、气候变化和经济学。 FOGGS 论文系列编辑：Georgios Kostakos 研究助理：Antoine Brimbal 格式和出版：Manan Shah 免责声明 本出版物由 FOGGS 发行，仍归基金会所有。在注明出处的情况下，可以非商业目的复制。本出版物的内容由作者负责，不应被解释为一定反映 FOGGS 执行委员会或 FOGGS 合作伙伴或赞助商的观点。
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
流媒体：流媒体映射网络用于矢量化的在线高清构造
高清（HD）地图对于自动驾驶系统的安全至关重要。虽然现有技术启用了相机图像和板载传感器以生成对高精度地图的审核，但它们受到对单帧输入的依赖的限制。这种方法限制了它们在诸如OCClusions之类的复杂情况下的稳定性和性能，这主要是由于缺乏时间信息。此外，当应用于更广泛的感知范围时，它们的性能会降低。在本文中，我们介绍了流媒体，这是一种新颖的在线映射管道，擅长于视频的长期时间建模。流媒体网络采用了多点的关注和时间信息，可以使大型本地高清图的构建具有高稳定性，并进一步解决了现有方法的限制。此外，我们严重地使用了广泛使用的在线HD MAP构造基准和数据集，Argoverse2和Nuscenes，在现有评估协议中揭示了显着的偏见。我们根据地理跨度来启动基准，从而促进公平而精确的评估。实验结果验证了流媒体网络在所有设置中都显着超过现有方法，同时保持在线推断速度为14。2 fps。我们的代码可在https://github.com/yuantianyuan01/ streammapnet上使用。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过填充动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描学习此表示形式，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
![[IROS-24]通过移动机器人的内核密度估计](/simg/a/a06704eb20fc4dadd5726ac28348960eedd4a69f.webp)
使用夸张的视觉层次结构映射改善视觉识别
视觉场景是自然组织的，在层次结构中，粗糙的语义递归由几个细节组成。探索这种视觉层次结构对于认识视觉元素的复杂关系至关重要，从而导致了全面的场景理解。在本文中，我们提出了一个视觉层次结构映射器（HI-MAPPER），这是一种增强对预训练的深神经网络（DNNS）结构化理解的新方法。hi-mapper通过1）通过概率密度的封装来调查视觉场景的层次结构组织； 2）学习双曲线空间中的分层关系，并具有新颖的分层对比损失。预定义的层次树通过层次结构分解和编码过程递归地与预训练的DNN的视觉特征相互作用，从而有效地识别了视觉层次结构并增强了对整个场景的识别。广泛的实验表明，Hi-Mapper显着增强了DNN的表示能力，从而改善了各种任务的性能，包括图像分类和密集的预测任务。代码可在https://github.com/kwonjunn01/hi-mapper上找到。
3.MTH.我们的土地测绘与测量课程计划
虽然大朗德邦联部落现在居住在俄勒冈州大朗德的大朗德保留地，但该部落的原住民曾经居住在俄勒冈州、华盛顿州西南部和加利福尼亚州北部的大部分地区。直到 1856 年这些原住民被迫离开家园后，他们才开始主要居住在大朗德。随着这次迁移和重新安置，许多部落失去了通往部落重要地点的通道，例如威拉米特瀑布、玛丽峰、桌岩等。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
身体映射，疼痛可视化和映射无形
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