Mar, 2024

Exosense：适用于安全外骨骼导航的视觉中心场景理解系统

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TL;DR通过视觉为核心的场景理解系统，本论文提出了 Exosense，它能够生成丰富的全局一致性高程图，包括语义和地形可通过性信息，并展示了其对于周期性步行步态的挑战的鲁棒性以及在室内环境中构建准确的语义丰富地图的能力，同时展示了其在运动规划方面的潜力，为外骨骼安全导航迈出了一步。
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发现论文，激发创造
  • 自我的场景感知人体轨迹预测

    利用身体携带的相机和传感器，通过对用户的视角进行全景导航数据收集，提出了一种基于周围静态场景的人体运动预测方法，该方法利用扩散模型生成潜在的未来轨迹分布，并引入了一种紧凑表示方法来编码用户对环境的视觉记忆，以及一种高效的样本生成技术来加速扩散模型的实时推理。对模型进行了实验和基准测试，结果表明该模型在避免碰撞和轨迹模式覆盖等关键指标上优于现有方法。

    Mar, 2024

  • 视障人士导航中的地面提取与门检测

    建议利用传感器和算法的组合，建立一个适用于视障人士的导航系统，该系统基于传统的 RGB-D 相机，结合鱼眼相机的信息，提供了对环境的鲁棒性与可靠性，使用户能够规划路径并避开障碍物。

    Jan, 2024

  • 自动驾驶汽车的位置定位和三维场景感知：多相机系统

    Project AutoVision 旨在为自动驾驶汽车开发定位和 3D 场景感知的能力，利用低成本多相机的传感器套件实现 360 度覆盖和准确的多视图立体感知，在使用深度学习和多视角几何的帮助下，提高车辆在城市和乡村地区等各种环境下的自主导航。

    Sep, 2018

  • 辅助患者高级控制的边缘计算在线学习架构

    该研究介绍了一种集成边缘计算的在线对抗学习架构，用于高级下肢外骨骼控制。该架构通过实时处理用户的传感器数据，并与在线对抗学习模型交互，以最小延迟控制外骨骼，并在控制准确性、适应性和服务质量方面取得了显著改进。结果表明，将在线对抗学习与边缘计算相结合，为下一代下肢外骨骼控制系统提供了一种强大且高效的方法。

    Sep, 2023

  • 语言扩展室内 SLAM（LEXIS）：实时视觉场景理解的多功能系统

    LEXIS 是一种实时室内同时定位与地图构建系统，通过利用大规模语言模型的开放词汇特性，实现了场景理解和地点识别的统一方法。该系统通过建立环境的拓扑 SLAM 图，并将 CONTRASTIVE LANGUAGE-IMAGE PRETRAINING（CLIP）特征嵌入图节点，实现了灵活的房间分类和划分，并在房间为中心的地点识别方面取得了优于最先进技术的性能。

    Sep, 2023

  • 深度学习预测人类意图的智能上肢外骨骼系统来增强感官反馈

    使用云端深度学习预测人类意图来增强肌肉和骨骼强度的智能上肢外骨骼系统，通过感知反馈和机器学习云计算实现了上肢关节运动的强化。

    Sep, 2023

  • 在室内环境中进行高层语义区域划分而无需物体识别

    通过室内环境中的具身导航，提出了一种语义区域绘图的方法，通过视觉 - 语言模型向导绘图，将自身场景理解映射到全局框架上，生成具有高级代理知识的语义地图，实现自主地图生成。在逼真模拟器的实验中，该方法在大量基线方法中明显优于基于对象的系统和预训练场景分类器。

    Mar, 2024

  • 语义视觉定位

    该论文提出了一种基于联合三维几何和语义理解的新方法来解决计算机视觉中困难的视觉定位问题，该方法使用生成模型进行描述符学习，并在语义场景补全作为辅助任务进行训练，以使得生成的三维描述符具有鲁棒性，并能够实现在极端视角，光照和几何变化下的可靠定位。

    Dec, 2017

  • 基于深度学习的穿戴式助视系统

    本文提出了一种基于深度学习的辅助系统，旨在提高视障人士的环境感知体验，通过 RGBD 数据和建立的语义地图预测行走指令、进行障碍物避让，在多种情境下得到了很好的实验效果并有效提高了视障人士的环境感知体验。

    Aug, 2019

  • 面向移动人机交互的语义感知环境感知

    本篇论文提出了一种基于视觉的移动助理机器人系统，能够在无预先知识的情况下实现语义感知环境，并在一个移动的仿人机器人上进行实际应用测试。

    Nov, 2022