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基于 LiDAR 的三维物体检测的测试时间适应的模型协同
基于 LiDAR 的 3D 物体检测中，引入了一种名为模型协同的在线自适应框架，通过动态组装最佳的超级模型来指导模型更新，同时在复合超级模型中最小化冗余。该方法在多个数据集和不同类型的数据损坏下进行了全面测试，并在复杂的 “跨数据集” 场景
PDF13 days ago
OverlapMamba：一种基于 LiDAR 的位点识别的新型移动状态空间模型
利用 state space models 与 Mamba 深度学习模型开发了 OverlapMamba，一种新颖的用于地点识别的网络，它能够在实时效率上显示出强大的地点识别能力且在时间复杂性和速度方面优于传统的 LiDAR 和多视图组合方
PDF2 months ago
V2X-DGW: 适应恶劣天气条件下的多智能体感知领域通用化
我们提出了一种名为 V2X-DGW 的领域泛化方法，用于在恶劣天气条件下基于 LiDAR 的多智能体感知系统中进行 3D 目标检测。通过学习仅在良好天气数据上，在不良天气条件下实现令人满意的多智能体性能，这是我们研究的目标。通过模拟三种常见
PDF4 months ago
未知动态多障环境下移动机器人的在线高效安全关键控制
基于 LiDAR 的目标寻找和探索框架，解决了在不规则环境中在线避障的效率问题，并通过利用缓冲区域进行动态障碍的在线构建以及安全导航，实现了机器人在多障碍动态环境中高效、安全地达到目标位置。
PDF4 months ago
SAGE-ICP: 语义信息辅助 ICP
该论文介绍了一种名为 SAGE-ICP 的新型语义信息辅助 ICP 方法，通过三维卷积网络提取全扫描的及时有效的语义信息，并将这些点级标签深入应用于配准的各个部分，包括语义体素下采样、数据关联、自适应局部地图和动态车辆去除，实验证明该方法在
PDF9 months ago
V2X-Lead: 基于 LiDAR 的端到端自动驾驶与车联网通信集成
该论文提出了一种基于激光雷达和车联网技术的端到端自动驾驶方法 (V2X-Lead)，以解决在混合自治交通条件下导航不规范的城市场景的挑战。该方法通过融合车载激光雷达传感器和 V2X 通信数据来处理不完整的局部观测。采用无模型和离策略深度强化
PDF9 months ago
基于激光雷达的三维物体检测中的超分布检测
本文提出了一种基于特征提取的方法，用于检测 LiDAR-based 3D 物体检测中的异常输入，并通过使用 KITTI 数据集的实验结果表明不同的基于异常检测的方法对于不同输入的检测存在偏差，因此更多的综合方法和研究方向是必要的。
PDF2 years ago
MUI-TARE：未知初始位置的多智能体合作探索
通过基于 lidar 的多智能体探测，结合自适应和协作式规划，对子图合并的鲁棒性和探测效率进行智能平衡，提高了环境探测效率 50% 以上。
PDF2 years ago
RangeDet: 基于激光雷达的三维物体检测中使用范围视图的辩护
本文提出了一个基于 LiDAR 的单级别无锚点 3D 物体检测方法 --RangeDet。与以前的方法相比，最显著的区别是我们的方法基于范围视角表现，使用常用的像素或 Bird's Eye View (BEV) 表示方法相比，范围视角表述
PDF3 years ago