Mar, 2023

自动驾驶和高级驾驶辅助系统的摄像头 - 雷达感知：概念，数据集和度量

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TL;DR本文研究了自动驾驶系统中车辆安全性的提高、深度学习基础的障碍物检测和分割、雷达传感器和摄像头传感器的融合，以及在车辆感知中的数据集、度量、挑战和开放性问题，这些元素对于提高自动驾驶系统的普及率具有重要意义。
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发现论文，激发创造
  • 自动驾驶中的雷达 - 摄像头融合目标检测和语义分割：综述

    本论文评述了无人驾驶中基于深度学习的感知技术的发展，介绍了传感器融合技术在提升高精度和鲁棒性感知能力中的关键地位，重点介绍了雷达和相机传感器融合在物体检测和语义分割问题中，探索了该领域中的各种挑战和潜在的研究方向以及数据集和融合方法的互动网站。

    Apr, 2023

  • 自动驾驶雷达：深度学习方法与挑战综述

    该研究综述雷达在自主驾驶车辆中的应用及挑战，提出了针对雷达数据的深度学习研究的关键主题，包括早期和晚期融合，占用流估计，不确定性建模和多径检测等，以及相关的雷达数据集、目前最先进的激光雷达和视觉模型等。

    Jun, 2023

  • 自动驾驶中的雷达感知：探索不同的数据表示

    该综述研究了自动驾驶系统中使用的雷达数据表示，介绍了雷达传感器的能力和局限性，探讨了 ADC 信号、雷达张量、点云、网格地图和微多普勒特征等五种雷达数据表示方法，并分析了相关数据集、方法、优势和局限性，提出了潜在的研究方向和挑战，为雷达感知研究者提供了深入洞察，并通过交互网站方便不同数据表示、数据集和方法的检索和比较。

    Dec, 2023

  • 基于 LiDAR 数据和传感器融合技术的三维物体检测框架比较研究

    讨论了激光雷达与传感器融合技术在自动驾驶车辆对象检测和定位方面的显著改进，并通过对最新研究方法的实验分析提出了未来的研究方向。

    Feb, 2022

  • 无人驾驶系统中基于学习的相机和激光雷达模拟方法综述

    该论文回顾了基于学习的传感器模拟方法和验证方法的最新研究进展，重点关注相机和激光雷达这两种主要类型的感知传感器，并概述了评估感知传感器模型的常用验证技术和目前研究领域中存在的研究缺口。

    Jan, 2024

  • 自主驾驶的深度多模态物体检测和语义分割：数据集、方法和挑战

    本文介绍了最近在深度学习领域取得的自主驾驶感知技术。对于实现强大而准确的场景理解，自动驾驶车辆通常配备多种传感器 (例如相机、激光雷达、雷达)，并且可以将多种感知模式融合以利用它们的互补性。然而，网络架构设计方面缺乏通用指导方针，关于 “何时融合” 和 “如何融合” 等问题仍然存在争议。本文系统地总结了方法学和讨论了自主驾驶中深度多模式对象检测和语义分割的挑战。

    Feb, 2019

  • 自动驾驶激光雷达：汽车激光雷达和感知系统的原理、挑战和趋势

    本文综述了目前 LiDAR 技术在自动驾驶汽车领域所处的状态，涉及了从激光发射器到其光束扫描机制等组件，以及该技术处理感知数据的特定流程，其中探讨了模型驱动方法和新兴的深度学习解决方案，最后总结了该技术的局限性和面临的挑战及趋势。

    Apr, 2020

  • 自动驾驶中基于深度学习的雷达和视觉融合的三维物体检测综述

    自主驾驶中基于雷达与视觉融合的深度学习方法对于三维目标检测起到重要作用，本文综述了雷达 - 视觉融合的综合研究，特别关注了区域兴趣融合和端到端融合策略，并介绍了最新的四维雷达技术及其在自动驾驶中的应用。

    Jun, 2024

  • 视觉与毫米波雷达相遇：自动驾驶的三维物体感知基准

    传感器融合在自主车辆的准确和健壮的感知系统中至关重要。大多数现有的数据集和感知解决方案都专注于相机和激光雷达的融合，然而相机和雷达之间的协作被显著地低估。本论文介绍了 CRUW3D 数据集，包括 66K 个在不同行驶情景中同步并进行了校准的相机、雷达和激光雷达帧。与其他大规模自动驾驶数据集不同，我们的雷达数据以射频（RF）张量的格式呈现，包含了 3D 位置信息和时空语义信息。这种雷达格式可以使机器学习模型在相机和雷达之间交互和融合信息或特征后生成更可靠的物体感知结果。

    Nov, 2023

  • 自动驾驶中的三维物体检测：综述与新展望

    本文综述了自动驾驶技术中感知系统中重要的一环 - 三维物体检测的研究进展以及应用，包括基于激光雷达和基于相机的方法，并分析了各自的优缺点和潜在的应用场景。

    Jun, 2022