4D-Net 是一种使用 3D 点云和 RGB 感知信息，利用动态连接学习和几何约束来进行三维物体检测的方法。在 Waymo Open Dataset 上，相较于现有方法和强基线，其利用运动线索和密集图像信息更能成功检测到远处的物体。

Sep, 2021

雷达在自动驾驶环境感知方面相较于广泛采用的摄像头和 LiDAR 具有更强的适应性。本文介绍了一个新颖的大规模多模态数据集，首次同时捕获了两种类型的 4D 雷达，为进一步研究有效的 4D 雷达感知算法提供了支持。

Oct, 2023

通过局部到全局的融合网络与双向结构对齐，本研究解决了视觉 - LiDAR 融合中由于两种模态之间内在数据结构不一致性而带来的挑战，取得了在 KITTI 里程计和 FlyingThings3D 场景流数据集上超过单模态和多模态方法的最新成果。

Mar, 2024

该论文研究了自动驾驶场景下高精度的 3D 物体检测问题。其提出了 Multi-View 3D networks（MV3D）框架，该框架采用多传感器融合技术，将 LIDAR 点云和 RGB 图像作为输入，并预测有方向的 3D 界限框。实验表明，该方法在 3D 定位和 3D 检测任务方面的表现优于现有技术约 25％和 30％，在 2D 检测中也表现出显著的技术优势。

Nov, 2016

提出一个新的单目视觉里程计框架 D3VO，它利用三个层次的深度网络 —— 深度、姿态和不确定性估计，并使用自监督单目深度估计网络训练了预测亮度变换参数，提高了深度估计精度和提供了学习到的光度残差加权函数，进而实现前端跟踪和后端非线性优化。在 KITTI 里程测量基准和 EuRoC MAV 数据集上测试表明，D3VO 在单目视觉里程计方面的表现优于传统方法和其他最先进的 VO 方法，同时仅使用一个相机就可以实现与最先进的立体 / LiDAR 里程测量和最先进的视觉惯性里程测量相媲美的结果。

Mar, 2020

通过使用 CenterRadarNet 来从 4D 雷达数据中进行高分辨率表示学习，对于 3D 物体检测和重新识别任务进行了有效的联合建模，取得了在 K-Radar 3D 物体检测基准测试上的最新成果，并在 K-Radar 数据集 V2 上展示了首次使用雷达进行的 3D 物体追踪结果。

Nov, 2023

本文提出了一种新的、基于深度循环卷积神经网络（RCNNs）的单目 VO 的端到端框架，通过该框架，可以直接从一系列原始 RGB 图像（视频）中推断出姿态，同时具备学习有效特征表示、深度循环神经网络中的序列动力学和关系的功能，实验验证了该技术具备与传统 VO 系统相当的竞争力。

Sep, 2017

本文提出了一种名为 RODNet 的深度雷达物体检测网络，通过摄像机和雷达融合算法进行交叉监督，可以在实时的条件下有效地检测无线电频率 (RF) 图像中的物体。经过广泛的实验，我们的算法在各种驾驶条件下呈现了鲁棒性，并取得了 86％的平均精度和 88％的平均召回率。

Feb, 2021

本文介绍了一种用于无人机的新型实时单目视觉里程计模型，使用了深度神经网络架构和自注意力模块，能够通过连续视频帧估计相机的自身运动，进而估计无人机的轨迹。该模型在两个视觉里程计数据集上测试，收敛速度比之前的循环神经网络模型快 48％，并且平均平移漂移减少了 22％，平均平移绝对轨迹误差改善了 12％，表现出更强的抗噪能力。

Apr, 2024

本文提出了一种基于深度端到端网络的长期六自由度视觉里程法，通过融合相对网络和全局网络来改进单目定位的准确性，并使用交叉变换约束和均方误差来优化参数，实验结果表明本方法在位姿准确性方面优于其他最先进的基于学习的视觉里程计方法。

Dec, 2018