摘要 - 无人驾驶汽车(UAV)对关键应用(例如搜索和救援操作)具有巨大的潜力,在搜索和救援行动中,对室内环境的准确感知至关重要。然而,本地化,3D重建和语义细分的同时融合呈现出一个明显的障碍,尤其是在配备有限的功率和计算资源的UAV背景下。本文提出了一种新的方法,可以解决无人机操作中语义信息提取和利用方面的挑战。我们的系统集成了最先进的视觉大满贯,以估计后端的全面的6多姿势和高级对象分割方法。为了提高框架的计算和存储效率,我们采用了简化的基于体素的3D地图表示 - OctOmap来构建工作系统。此外,融合算法是不合适的,可以从前端大满贯任务和相应点获得每个帧的语义信息。通过利用语义信息,我们的框架增强了无人机在室内空间中感知和导航的能力,从而解决了姿势估计准确性和降低不确定性的挑战。通过凉亭模拟,我们验证了我们提出的系统的功效,并将我们的方法成功地嵌入了用于现实世界应用的Jetson Xavier AGX单元中。索引项 - 语义映射,S3M,无人机,ROS,SLAM。
摘要 - 自主在现实世界环境中进行自主导航,搜索和救援操作的特殊性,无人驾驶飞机(UAVS)需要全面的地图以确保安全。但是,普遍的度量图通常缺乏对整体场景理解至关重要的语义信息。在本文中,我们提出了一个系统来构建一个概率度量图,并富含从RGB-D图像中从环境中提取的对象信息。我们的方法结合了前端的最先进的Yolov8对象检测框架和后端的2D SLAM方法 - 制图师。为了有效跟踪从前端接口提取的语义对象类别类别,我们采用了创新的bot-sort方法。引入了一种新颖的关联方法来提取对象的位置,然后用度量图将其投影。与以前的研究不同,我们的方法在具有各种空心底部对象的环境中可靠地导航。我们系统的输出是概率图,它通过合并特定于对象的属性,包括类别的差异,准确定位和对象高度来显着增强地图的表示形式。已经进行了许多实验来评估我们提出的方法。结果表明,机器人可以有效地产生包含多个对象(尤其是椅子和桌子)的增强语义图。此外,在嵌入式计算机-Jetson Xavier AGX单元中评估我们的系统,以在现实世界应用中演示用例。索引项 - 语义映射,无人机,ROS,度量图。
han,s,yuan,x,Zhao,f,Manyande,Anne Orcid:https://orcid.org/0000-0000-0000-0002-8257-0722,Gao,Go,f,wang,j,j,j,Zhang,w and Zhang,w and tian,x(2024)aletiation aletiation neuropsivation neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiuntion neuropiunty 2通过PI3K/AKT途径的小胶质细胞极化和突触可塑性。炎症研究,第73页。157-174。ISSN 1023-3830
侯赛克2,帕特里克·奥克(Patrick Oeck)2.9,艾伯特·卢多夫(Albert C. Ludolph)2.9,詹斯·库尔(Jens Kuhle)
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一个团队,一场战斗。将你所服务对象的利益置于你自己的利益之上。支持你周围的人,分享荣誉,建立一个建立在信任和我们的核心价值观之上的环境。不断寻找帮助的方法,并作为一个团队朝着共同的目标努力。你永远不会孤单。不要害怕寻求帮助,并始终愿意倾听并提供建议。要负责任和透明。我们的工作涉及艰难的决定和承担可衡量的风险。诚实的错误是会发生的,这没关系。承认并传达它们,将它们用作可教的时刻,然后继续前进。记住,无论我们取得什么成就,我们都是一起取得的。
ladacan.org › LLAL-Accounts-2021 PDF 2022 年 6 月 13 日 — 2022 年 6 月 13 日基于工作负载单位,每个单位为一名乘客或 100 公斤货运乘客数量的增长......对于电动飞机。
