自動駕駛系統時間同步的前世今生
除了自動駕駛域需要精確的時鐘信息外，其他域相關功能同樣也需要。大屏上實時高精地圖顯示；駕駛員實時疲勞....
相機標定為什么能夠達到小于0.01像素誤差的精度？
因為相機成像的模型比較復雜，所以依賴于一張圖像來標定相機是不可靠的。但是我們可以把世界坐標固定在標定....
什么樣的點可以稱為三維點云中的關鍵點呢？
本工作受D2-Net啟發，提出了一種新的三維點云關鍵點定義方式，將其與三維點的特征描述子關聯起來，有....
一種基于NeRF的六自由度姿態估計方法
Instant NGP：其提出是用來降低Nerf的訓練和推理代價，采用由可訓練的特征向量的多分辨率哈....
低速自動化感知系統的重建、識別、重組和重新定位的研究
本文的工作部分受到了Malik等人在[5]中的工作的啟發。這項工作的作者提出，計算機視覺的核心問題是....
實測ubuntu20.04機械式激光雷達與相機聯合標定
在過濾周圍環境點云后，在rviz中點擊Capture sample采集樣本，會出線綠色框代表根據點云....
一種基于深度注意力感知特征的視覺定位框架
其突出的優勢在于：1.該方法達到了極高的精度。即使是在訓練以及建圖是用到了激光雷達（點云數據），但在....
使用廣角鏡頭邊緣進行深度感知和里程測量
廣角相機以小、輕、經濟高效的外形提供豐富的信息，是移動機器人的獨選。內部和外部的精確標定是使用廣角鏡....
介紹ICRA 2022中關于事件相機的幾篇文章
本文針對火星上直升飛機執行任務場景，設計了一種基于事件相機的事件-視覺-慣性里程計(EVIO)，其前....
基于直線空間變換的線結構光光平面標定方法
由于參與擬合光條直線方程的數據存在提取誤差,可增加激光線數量,將多個線面約束方程求解問題轉換成超靜定....
看一下GDB是通過什么機制來控制指令集的執行
為了完整性，這里把部分 GDB 調試指令貼一下，有感性認識即可。這里沒有列舉所有的指令，列出的指令都....
激光雷達相機外參標定相關內容
來自CMU Robotics Institute, 已知最早3D Laser與相機標定的工作（200....
為什么基于學習的VO很難超過傳統VSLAM？
首先就是數據量的問題，深度學習是非常吃數據的。模型越大，想讓網絡權重收斂所需的數據規模也就越大。
3D結構光的優點及參數如何進行標定
首先，激光器投射結構光平面到平面棋盤格上形成激光條紋，并通過CCD 攝像機采集激光條紋圖像。然后，對....
激光雷達的3D成像原理及應用分類
就和人的兩個眼睛一樣，各種兩個攝像頭的手機大都會用這種方法來獲得深度信息，從而得到三維圖像。但深度受....
空間稀疏推理(SSI)加速深度生成模型
生成模型近年來發展迅猛，已經表現出極強的真實感合成能力，在三維重建、AI繪畫、音視頻創作、可控圖像生....
基于結構光的高精度開源三維重建系統
許多面向建筑領域的機器人作業都需要獲得高精度的三維表面信息以完成類似于自動水泥拋光匯總石膏噴涂等作業....
基于深度神經網絡的多領域實時目標檢測算法
基于深度神經網絡的目標檢測器不斷發展，并用于多種應用，每個應用都有自己的一組要求。安全關鍵型的應用程....
Meta開發AITemplate，大幅簡化多GPU后端部署
AITemplate 在 CNN、Transformer 和 Diffusion 模型上都能提供接近....
基于純Radar的障礙物和可行駛區域檢測
作者在BEV二維平面檢測和生成Free Space，分別生成的是2D檢測框和稠密的占位柵格地圖(de....
用于評估不同平臺上的定位和建圖精度的多傳感器校園數據集
結合多個傳感器使機器人能夠最大限度地感知環境，并增強其對外部干擾的魯棒性，對機器人導航至關重要。
S3E：用于協作SLAM的大規模多模態數據集
對于內部同步，觸發單元周期性地產生脈沖來觸發激光雷達、雙目攝像機和IMU。值得注意的是，FPGA產生....
基于深度學習的3D分割綜述（RGB-D/點云/體素/多目）
數據集對于使用深度學習訓練和測試3D分割算法至關重要。然而，私人收集和標注數據集既麻煩又昂貴，因為它....
求一種有效的低光圖像增強方案
低光圖像是夜晚拍照時極為常見的一種現象。不充分的光照會極大的降低圖像的視覺質量，細節損失、低對比度不....
介紹一種模塊化多模式架構DeepFusion
作者提出了一種模塊化網絡架構，用于融合激光雷達、相機和雷達，以實現精確、穩健和遠距離的3D物體檢測。
用于處理三維點云的深度學習方法的分析
3D點云學習（ Point Clouds）作為近年來的研究熱點之一，受到了廣泛關注，每年在各大會議上....
基于視覺傳感器的ORB-SLAM系統的學習
視覺SLAM是一種基于視覺傳感器的 SLAM 系統，與激光傳感器相比，視覺傳感器具有成本低、保留環境....
一種使用transformer架構的新型線段描述符
雖然在SLAM和SFM中，特征點已經被廣泛研究，但在圖像中分布不均勻的特征點可能會導致不穩定和不準確....
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