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ML基于2-D LIDAR
摘要 - 自动移动机器人（AMRS）在动态仓库环境中广泛使用1，用于自动化材料han-2 dling，这是构建智能3物流系统的基本部分之一。运输材料的目标对接系统，4个，例如机架，购物车和托盘是直接影响生产效率的AMR的重要技术5。在这6个字母中，我们根据2-D LIDAR数据提出了一种快速，精确的机架检测算法7，用于消耗8个电池的AMR。基于机器学习9的这种新颖的检测方法快速检测到动态环境中的各种机架，包括三个模块中的10个：第一个分类，中学分类，11和基于多匹配的2-D点云注册。我们12进行了各种实验，以验证机架检测13在低14个功率嵌入式系统中现有方法的性能。结果，相对姿势的准确性提高了15，推理速度提高了约3次，16，这表明所提出的方法具有更快的推理速度17，同时降低了相对姿势误差。18
重播：通过...
摘要。3 D传感是自动驾驶汽车的基本任务。其部署通常依赖于对齐的RGB摄像机和激光镜头。谨慎的同步和校准，在LiDAR投影的深度图中，系统的错位持续存在。这是由于两个传感器之间的物理基线距离所致。工件通常反映为背景激光雷达错误地投射到前景上，例如汽车和行人。KITTI数据集使用立体声摄像机作为启发式解决方案来删除工件。但是，大多数AV数据集（包括Nuscenes，Waymo和DDAD）都缺少立体声图像，使Kitti解决方案不适用。我们提出了Replay，这是一种无参数的分析解决方案，用于删除投影伪像。我们在假设的虚拟LiDAR相机和RGB摄像机之间构建了一个Binocular视觉系统。然后，我们通过使用拟议的分析溶液确定面孔闭塞来删除投影伪影。我们显示出具有无伪像的深度图的最先进（SOTA）单眼估计器和3 d对象探测器的一致改进。
wids 2024数据科学与AI专业人士薪金报告
全球数据科学领域的女性将主要与结构化数据（数据科学家）合作的专业人员与主要与非结构化数据（AI专业人员）合作的专业人员区分开来。两个小组都分析数据并创建统计模型以收集洞察力并开出行动，但是AI专业人员使用了数据科学家通常不使用的复杂计算机科学和编程技能。这种技能方面的变化对工资有显着影响。
将扩散模型缩放到现实世界3D激光雷达场景完成
计算机视觉技术在自动驾驶汽车的感知堆栈中起着核心作用。使用此类方法来感知给定数据的车辆周围环境。3D激光雷达传感器通常用于从场景中收集稀疏的3D点云。然而，根据人类的看法，这种系统努力鉴于那些稀疏的点云，因此很难塑造现场的看不见的部分。在此问题中，场景完成任务旨在预测LiDAR测量中的差距，以实现更完整的场景表示。鉴于最近扩散模型作为图像的生成模型的有希望的结果，我们建议将其扩展以实现单个3D LIDAR扫描的场景。以前的作品使用了从LiDAR数据提取的范围图像上使用扩散模型，直接应用了基于图像的扩散方法。差不多，我们建议直接在这些点上操作，并介绍尖锐的和降解的扩散过程，以便它可以在场景规模上有效地工作。与我们的方法一起，我们提出了正规化损失，以稳定在denoising过程中预测的噪声。我们的实验评估表明，我们的方法可以在单个LIDAR扫描中完成场景，作为输入，与最新场景完成方法相比，产生了更多详细信息的场景。我们认为，我们提出的扩散过程公式可以支持应用于场景尺度点云数据的扩散模型中的进一步研究。1
郊游，Advantech和Intel提供基于激光雷达的空间智能
LIDAR传感器和相机连接到基于Intel Core处理器的Advantech MIC 770 PC，该PC运行了郊外偏移软件。系统使用一个CPU核心为每个LIDAR流进行LIDAR数据，另外两个CPU内核来集成流，因此两个激光盆仅需要四个核。虽然Lidar使用CPU内核，但Intel SceneScape使用集成的GPU在相机框架上执行视频分析，然后将两者的输出合并在一起创建数字双胞胎。图2显示了系统如何一起工作。
bafusion：基于LIDAR和摄像机的3D对象检测的双向注意融合
摘要：3D对象检测是自动驾驶和机器人技术的一项具有挑战性且有前途的任务，从LIDAR和相机等多传感器融合中受益匪浅。传感器融合的常规方法依赖于投影矩阵来对齐LiDAR和相机的特征。但是，这些方法通常遭受灵活性和鲁棒性不足，从而在复杂的环境条件下导致对齐精度降低。解决这些挑战，在本文中，我们提出了一个新型的双向注意融合模块，该模块名为Bafusion，该模块有效地使用跨注意力从激光雷达和照相机中融合了信息。与常规方法不同，我们的浮雕模块可以自适应地学习跨模式的注意力，从而使方法更加灵活和健壮。从2D Vision中的高级注意优化技术中汲取灵感，我们开发了集合的线性注意融合层（CFLAF层），并将其集成到我们的小管道中。该层优化了注意机制的计算复杂性，并促进了图像和点云数据之间的高级相互作用，展示了一种新的方法来解决跨模式注意计算的挑战。我们使用各种基线网络（例如Pointpillars，Second和A Part-A 2）在KITTI数据集上评估了我们的方法，并在这些基准线上表现出了3D对象检测性能的一致改进，尤其是对于骑自行车的人和骑行者等较小的对象。我们的方法在Kitti基准测试中取得了竞争成果。
PIN-SLAM：LIDAR使用基于点的隐式神经表示来实现全球地图一致性
图1：我们使用基于弹性点的隐式神经图表示，这是一种新型的LIDAR SLAM系统。在中间描绘的是，我们使用大约20,000个带有汽车记录的LiDAR扫描的大规模全球一致的神经点图，而无需使用GNSS，IMU或车轮频能计的任何信息。我们可以从神经点图和重建表面网格的任意位置查询SDF值。点颜色表示在线优化后的神经点功能。在左侧，我们显示了一致的神经点（顶部）和网眼（底部），该区域多次由沿线橙色盒子指示的汽车穿过。当添加到地图中时，神经点（顶部）的颜色表示时间步。在右侧，我们显示了从一个用虚线的蓝色盒子指示的区域的神经点图（顶部）重建的建筑物的高层网格（底部）。
iDose TR（曲伏前列素前房植入物）C27707-A
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基于激光雷达的3D时间对象通过运动...
摘要：最近，行业对自动驾驶的需求不断增长，引起了对3D对象检测的极大兴趣，从而导致许多出色的3D对象检测算法。但是，大多数3D对象检测器仅专注于一组激光雷达点，而忽略了它们通过利用连续的激光雷达点提供的信息来提高性能的潜在能力。在本文中，我们提出了一种新颖的3D对象检测方法，称为时间运动感知3D对象检测（TM3DOD），该方法利用了时间发光剂数据。在提出的TM3DOD方法中，我们通过使用连续的BEV特征映射生成运动功能来汇总LIDAR VOXER和当前BEV特征。首先，我们提出了时间体素编码器（TVE），该编码器（TVE）通过捕获体素内的点集之间的时间关系来生成体素表示。接下来，我们设计一个运动吸引特征聚合网络（MFANET），该网络旨在通过量化两个连续的BEV特征图之间的时间变化来增强当前的BEV特征表示。通过分析BEV特征图随时间推移的差异和变化，MFANET捕获运动信息并将其集成到当前特征表示中，从而使3D对象更加可靠，更准确地检测。对Nuscenes基准数据集的实验评估表明，与基线方法相比，提出的TM3DOD方法在3D检测性能方面取得了显着改善。此外，我们的方法与最先进的方法达到了可比的性能。
Opensight：基于LIDAR的对象检测的简单开放式摄影框架
摘要。传统的基于LIDAR的对象检测研究的基础侧重于封闭场景，该场景在复杂的现实世界应用中差不多。直接将现有的2D开放式视频计学模型转移到具有一些已知的LiDAR类别以进行开放式摄氏度的能力，但往往会遇到过度拟合的问题：获得的模型将检测到已知的对象，甚至呈现出新的类别。在本文中，我们提出了Opensight，这是一种基于激光雷达的开放式摄影检测的更高级的2D-3D建模框架。Opensight利用2D-3D几何先验来进行通用观察的初始识别和定位，然后对检测到的对象进行了更具体的语义解释。该过程首先从LIDAR的随附的相机图像中生成2D框。用LiDar点的这些2D盒子将其抬起回到激光雷达空间中，以估算相应的3D盒子。为了获得更好的通用对象感知，我们的框架都集成了时间和空间感知的约束。时间意识将连续时间戳跨预测的3D框关联，从而重新校准了错过或不准确的框。空间意识随机将一些“精确”估计的3D框以不同的距离估计，从而增加了通用对象的可见性。要解释检测到的对象的特定语义，我们开发了一个跨模式对齐和融合模块，以将3D特征与2D图像嵌入，然后融合为语义解码的对齐的3D-2D特征。我们的实验表明，我们的方法在广泛使用的3D检测基准上建立了最先进的开放式摄影性能，并有效地识别了对新类别感兴趣的对象。