ACLFeb, 2018

IMU 辅助语义分割的无人水面车立体障碍物检测

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TL;DR提出了一种新的无人水面车辆障碍物检测算法，将语义分割的先进图形模型扩展到包括来自机载惯性测量单元（IMU）的船只俯仰和翻滚测量值，提出了一种立体验证算法来巩固分割获得的临时检测，并使用 IMU 读数估算地平线位置。
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发现论文，激发创造
  • 无人水面车快速基于图像的障碍物检测

    本文提出了一种新的图形模型，利用基于 Markov 随机场的高效算法，通过对海洋环境的观测，实现了无人驾驶水面船只 (USV) 在单视频流中对航行障碍物的快速连续检测，不需要计算复杂的纹理特征，并在实时运行的同时取得了最好的分割结果。

    Mar, 2015

  • 基于嵌入式立体视觉的无人机实时机载避障

    本文讨论了使用轻量级立体相机设置进行障碍物避难的方法。通过计算图像的不同点，利用经过优化的半全局匹配（SGM）算法得出障碍物分布图，并采用反应式的避障方式通过嵌入式 FPGA 进行最短路径规划。

    Jul, 2018

  • 杂乱环境下高速导航的推扫双目立体视觉技术

    我们提出了一种用于移动 CPU 处理器上进行障碍物检测的新型立体视觉算法，可以实现每秒 120 帧的探测，并能在高速、小型的无人机上实现运行。该系统使用 IMU 和状态估计器恢复障碍物的位置，并建立并更新完整的深度图，不需要任何外部传感器或计算。

    Jul, 2014

  • 极端海洋环境下的无人水面船视觉自主导航

    该研究论文介绍了一种应对极端海洋条件中目标物跟踪的自主视觉导航框架，该框架利用生成对抗网络（GAN）和 YOLOv5 目标检测器对视觉特征进行处理，并在沙尘暴和雾等极端能见度受限条件下进行了充分测试，结果表明该方案在多个指标上优于现有方法。

    Aug, 2023

  • 基于无人机和无人船视角的船只稳定偏航估计

    本文针对缺乏无人机视角下船只偏航估计的文献，基于数据集及 HyperPosePDF 提出了一种在视频场景下预测 6D 空间内船只方向的方法，并通过实验评估取得显著的性能提升，该方法可为海洋机器人学领域的下游任务带来重要的益处。

    Jun, 2023

  • 水下环境实时稠密三维映射

    本文提出了一种针对自主水下载具 (AUV) 的实时稠密三维重建方法，该方法使用了一个鲁棒的 VIO 方法 SVIn2 和一个实时三维重建管道。该管道在四个具有挑战性的水下数据集上获得了可比拟 COLMAP 的重建结果，并在单 CPU 上获得了高帧率。

    Apr, 2023

  • 寻找失物：为自动驾驶车辆探测小型道路障碍物

    本文提出了一种基于立体视觉的方法，通过对立体图像数据上的离散度空间进行统计假设检验，评估独立局部贴片上的自由空间和障碍假设，能可靠地检测 moving vehicle 上的小障碍物，不依赖于全局道路模型，在对象和像素级别上优于所有考虑的基线，成功检测高达 5 厘米高的小障碍物，并可在 20m 的距离下实现低误报率。

    Sep, 2016

  • SM/VIO：在基于模型和视觉惯性导航测距之间切换的强健水下状态估计

    本文提出了一种称为 SM/VIO 的模型驱动的可视惯性里程计（VIO）算法，该算法在海洋环境下具有较强的鲁棒性，并通过在 VIO 失败时结合机器人运动学模型和本体感知传感器来维持姿态估计

    Apr, 2023

  • 针对混浊和动态水下环境的单目实时视觉里程计

    本文提出了一种适用于水下环境的单目视觉里程计方法，该方法基于光流跟踪和基于关键帧的非线性优化，并在模拟和实际水下数据集上验证其性能优于现有的视觉 SLAM 方法，主要应用于水下考古任务中 ROV 的定位。

    Jun, 2018

  • 自主水面车辆水中物体的多模态感知数据集

    该研究介绍了第一个公开可用的多模态感知数据集，针对自主海洋导航中的水中障碍物，以增强自主水面车辆的情境感知。该数据集包括了不同环境条件下遇到的各种物体，并旨在通过提供多模态、带注释的、自我的感知数据集来填补海洋机器人学研究的空白，以进行物体检测和分类。我们还展示了该数据集框架的适用性，使用已经取得成功的基于深度学习的开源感知算法。我们期望我们的数据集将有助于海洋自主管道和海洋机器人技术的发展。请注意，这是我们正在进行的研究的一篇进行性论文，我们计划通过未来的出版物来完整发布。

    Apr, 2024