environment perception | BriefGPT

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基于深度学习的计算机视觉在自动驾驶技术中的应用研究
该研究探索了深度学习在自动驾驶计算机视觉技术中的应用及其对系统性能的改进影响。研究结果表明，深度学习技术可以显著提高自动驾驶系统的准确性和实时响应能力。尽管在环境感知和决策支持方面仍存在挑战，但随着技术的进步，预计未来能实现更广泛的应用和更
PDFa month ago
基于场景和能力驱动的数据集开发与评估：无地图自动驾驶情景下的一种方法
我们提出了一种基于场景和能力的数据集开发方法，通过 ISO 21448 和 ISO/TR 4804 的原则，便于结构化地推导出数据集需求，从而克服了现有车道检测数据集在真实世界适用性、关键特征标注和复杂驾驶操作全面信息缺失等方面的显著局限性
PDF2 months ago
基于 SLAM 技术的自动换道行为预测与环境感知
研究论文探讨了在自动驾驶系统中应用 SLAM 技术（同时定位与地图构建），以实现自动车道变换行为预测和环境感知。通过比较激光雷达 SLAM 和视觉 SLAM，介绍了传统定位方法的局限性，并展示了特斯拉、Waymo 和 Mobileye 等公
PDF3 months ago
安全关键的自主系统的相关性框架
我们的研究旨在基于一种正式方法确定对于目前任务来说对于一个安全关键的自主系统而言是相关的信息，即哪些信息足以构建一个适当的世界观以实现其使命目标。
PDFa year ago
DeepIPCv2: 基于 LiDAR 的自动驾驶环境感知和导航控制系统
该研究提出了 DeepIPCv2 自主驾驶模型，使用 LiDAR 传感器感知环境，提高驾驶的稳定性和可靠性。该模型在不同光照条件下具有更好的场景理解和稳定的感知特征，从而支持控制模块进行准确的导航控制。通过多项测试和比较实验，DeepIPC
PDFa year ago
智能汽车进行自动化的汽车雷达校准
本文介绍了一种基于新型假设过滤方案的自动化和地理参考汽车雷达传感器外参校准的方法，该方法不需要车辆的外部修改并且使用从自动驾驶汽车获得的位置数据与过滤后的传感器数据相结合以创建校准假设，这种方法可以正确校准基础设施传感器，从而实现合作驾驶场
PDFa year ago
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。
PDF2 years ago
KDD用于雷达干扰抑制的量化神经网络
本文研究基于 CNN 的雷达信号去噪和抗干扰的量化技术，比较了不同网络结构和大小的量化潜力，并分析了由于雷达频率带干扰而导致的环境感知问题。
PDF4 years ago
基于汽车激光雷达传感器的天气影响与分类
本文阐述了在恶劣天气条件下，特别是大雨和浓雾下，汽车激光雷达传感器的性能表现和探测方法。通过数据分析，提出了一种新的只基于激光雷达探测雨雾的方法，并取得了显著的效果。研究表明，这些探测技术可以提高自动驾驶在恶劣天气条件下的安全性。
PDF5 years ago
单阶段目标检测中的不确定性估计
本文提出一种有效的方法，可以在一阶段目标检测器中同时估计不确定性和改善检测性能，应用于智能车辆的环境感知任务中的物体检测。实验结果表明我们的系统所输出的不确定性程度与检测准确度和行人遮挡水平有关。
PDF5 years ago
基于深度卷积网络的占据栅格地图目标检测和分类
利用卷积神经网络和网格地图环境表示法，基于传感器数据检测并分类物体，实现了对自动驾驶车辆周围环境感知的精确处理。
PDF6 years ago