关键词autonomous navigation systems
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- Ev-Edge: 基于事件的视觉算法在通用边缘平台上的高效执行
Ev-Edge 是一个框架，通过三项关键优化技术提高边缘平台上基于事件的视觉系统的性能，包括将事件流转换为稀疏帧、动态稀疏帧聚合和网络映射。在多种自主导航任务中，Ev-Edge 相较于 NVIDIA Jetson Xavier AGX 平台 - 超越分割：多模卷积网络生成路网
这篇论文介绍了一种创新的道路网络生成方法，通过使用多模式大型语言模型 (LLM) 处理航空图像的道路布局，并在输入图像中生成详细的可导航道路网络。我们的模型通过独特的训练方法创造了道路网络，采用了 BLIP-2 架构与预训练的冻结图像编码器 - 学习在物体导航中终止
该研究论文探讨了自主导航系统中目标导航的关键挑战，特别关注了深度强化学习（DRL）方法中长期最优轨迹的目标接近和结束问题。论文提出了一种新颖的方法，称为深度推理终止代理（DITA），它通过将一个监督模型称为判决模型与强化学习相结合来隐式推断 - R2P：从毫米波雷达到点云的深度学习模型
该研究论文提出了一种名为 Radar to Point Cloud (R2P) 的深度学习模型，用于将低可视性环境下基于 mmWave 雷达的粗糙和稀疏点云转换为物体的 3D 点云表示，以实现目标检测和在自主导航系统中的应用，实验结果表明其