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摘要: 多传感器融合(三) 十三.前融合与后融合 多传感器融合技术中的前融合、后融合 后融合算法典型结构 后融合算法: 1、每个传感器各自独立处理生成的目标数据。 2、每个传感器都有自己独立的感知,比如激光雷达有激光雷达的感知,摄像头有摄像头的感知,毫米波雷达也会做出自己的感知。 3、当所有传感器完成目标数 阅读全文
posted @ 2020-05-26 08:13 吴建明wujianming 阅读(4839) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 多传感器融合(二) 七.摄像头 摄像头:智能驾驶之慧眼 车载摄像头是实现众多预警、识别类 ADAS 功能的基础。在众多 ADAS 功能中,视觉影像处理系统较为基础,对于驾驶者也更为直观,而摄像头又是视觉影像处理系统的基础, 因此车载摄像头对于自动驾驶必不可少。 摄像头可实现的 ADAS 功能 以上众 阅读全文
posted @ 2020-05-26 08:02 吴建明wujianming 阅读(2588) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 多传感器融合(一) 一.概述 “传感器融合技术”号称自动驾驶中的核心技术。 传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础,在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。 自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息,扮演眼睛、耳朵的角色。 控制模块分析处理信息,并进行 阅读全文
posted @ 2020-05-26 07:55 吴建明wujianming 阅读(15641) 评论(0) 推荐(3)
摘要: 3D点云完美匹配 The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities 地址链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Gojcic_The_Per 阅读全文
posted @ 2020-05-25 19:43 吴建明wujianming 阅读(3773) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Geo-CNN的三维点云 Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 摘要 深度卷积神经网络(CNNs)的最新进展促使研究人员采用CNNs直接对三维点云中的点进行建模。局部结构的建模已经被证明是卷积结构成功的 阅读全文
posted @ 2020-05-25 18:34 吴建明wujianming 阅读(717) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 3D点云几何拟合 Supervised Fitting of Geometric Primitives to 3D Point Clouds 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Li_Supervised_Fitti 阅读全文
posted @ 2020-05-25 15:12 吴建明wujianming 阅读(3135) 评论(0) 推荐(0)
摘要: BAD SLAM:捆绑束调整直接RGB-D SLAM BAD SLAM: Bundle Adjusted Direct RGB-D SLAM 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Schops_BAD_SLAM_Bun 阅读全文
posted @ 2020-05-25 14:14 吴建明wujianming 阅读(975) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 三维视觉惯性SLAM的有效Schmidt-EKF An Efficient Schmidt-EKF for 3D Visual-Inertial SLAM 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Geneva_An_Eff 阅读全文
posted @ 2020-05-25 13:06 吴建明wujianming 阅读(1332) 评论(0) 推荐(0)
摘要: RGB-D相机视觉SLAM Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras 开源代码地址: vision.in.tum.de/data/software/dvo 摘要 本文提出了一种用于RGB-D相机的稠密视觉SLAM方法,该方法可以使所有像素上的光度误差和深度误差最小化。与 阅读全文
posted @ 2020-05-25 12:16 吴建明wujianming 阅读(1904) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Visual SLAM 追求直接SLAM技术,而不是使用关键点,直接操作图像强度的跟踪和映射。 作为直接方法,LSD-SLAM使用图像中的所有信息,包括边缘,而基于关键点的方法只能在拐角处使用小块。这将导致在纹理稀疏的环境(如室内)中获得更高的精度和更强的鲁棒性,以及更密集的三维重建。此外,由于提出 阅读全文
posted @ 2020-05-25 10:53 吴建明wujianming 阅读(554) 评论(0) 推荐(0)
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