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RoadRunner -- 自主越野行驶的可行性估计学习
在本研究中，我们提出了一种名为 RoadRunner 的新框架，该框架能够从相机和 LiDAR 传感器输入中直接预测地形可通行性和高程图，通过融合传感器信息、处理不确定性和生成具有上下文信息的预测，实现可靠的自主导航，并减少系统延迟并提高可
PDF4 months ago
离线激光雷达基于强度的语义分割
通过使用 LiDAR 强度参数来增强离线道路环境下的物体分割，我们的方法在 RELLIS-3D 数据集上得到了有希望的结果，为学习基于语义分割框架的预测准确性提供了补充输入。
PDF6 months ago
ROSS: 雷达越野语义分割
在该研究中，我们使用 LIDAR 数据和已标注的离路 LIDAR 数据集来生成 RADAR 标签，并将 RADAR 数据表示为图像，从而应对离路情景下 RADAR 数据的语义分割的固有复杂性。通过实际数据集的验证，我们的实用方法突显了 RA
PDF9 months ago
自监督地形表示学习从无约束机器人经验
自我监督的地形表示学习（STERLING）是一种无需额外约束数据收集的机器人地形感知方法，通过非对比表示学习实现多模态自我监督目标，为机器人导航提供相关的地形表示，该方法在机器人在野外环境的视觉导航任务中与全监督方法相当，优于其他先进方法并
PDF9 months ago
仅利用自我监督学习越野路面可行性
本文提出了一种基于自我监督的图像学习方法来训练自主车辆在各种条件下准确地遍历地形，通过生成自我监督的地形穿越标签和使用一元分类算法来识别能够安全穿越的地形，结合视觉表征的自我监督方法，在各种驾驶环境和感知条件下进行全面评估。
PDFa year ago
基于模型预测路径积分控制的自主越野拉力赛驾驶学习地形感知运动学模型
提出一种适用于自主驾驶的、适应于车辆周围复杂地形信息的、六自由度动态学模型，并设计出相应的安全稳定的模型预测控制器。仿真实验表明，相比基线模型，该模型 - 控制器组合表现出更好的高速行驶性能，具备较高的安全性和稳健性。
PDFa year ago