作者遵循“检测为标签”的视角,构建了一个名为 DAL 的稳健范例。 DAL 是第一个 LiDAR-Camera 融合范例,具有极其优雅的训练流程。此外,它还单独在推理延迟和准确性之间进行了出色的权衡,从而大大突破了该问题的性能边界。凭借综合优势,DAL 是未来工作开发和实际使用的理想基准。 3.作者指出了速度分布不可避免的不...
std::vector<double> filtDistRatios = removeOutliers(distRatios); /* STEP 3: Compute camera-based TTC from distance ratios*/ // compute camera-based TTC from mean distance ratios double meanDistRatio = std::accumulate(filtDistRatios.begin(), filtDistRatios.end(), 0.0) / filtDistRatios.size...
(Camera/激光雷达/多模态) 自动驾驶的发展需要研究和开发准确可靠的自定位方法。其中包括视觉里程计方法,在这种方法中,精度可能优于基于GNSS的技术,同时也适用于无GPS信号的区域。本文深入回顾了视觉和点云里程计SOTA方法,并对其中一些技术在自动驾驶环境中的性能进行了直接比较。评估的方法包括相机、激光雷达和多模态方...
该论文于2022年3月1日发布,名为《Joint Camera Intrinsic and LiDAR-Camera Extrinsic Calibration》,并已在GitHub上开源,链接为:https://github.com/OpenCalib/JointCalib。在自动驾驶领域,通过传感器实现环境感知至关重要,其中摄像头与激光雷达的精确标定尤为关键。传统方法通常分两步进行:首先根据摄像头硬件特性标定内...
简单结论:camera-lidar 融合网络剪枝训练方法,通过提出的AlterMOMA框架迭代地对融合网络backbone部分进行参数mask和重激活以确定每个参数的重要性,作为间质的依据,在bevfusion上做了实验证明剪枝网络的有效性以及效率:nuscense和kitti上剪枝80%的网络能够做到不剪时95%以上的性能指标。 观察 背景:通过观察camera-lidar融合...
SLAM以及自动驾驶领域,多传感器融合为算法提供了更高鲁棒性和更高上限的可能,其中LiDAR和Camera这两种主要传感器的融合在很多算法中有所研究。二者的联合标定是一项带有基础性和先导性的工作,目的是为了进行数据的空间对齐(另一项基础工作是做时间对齐),简而言之是进行传感器坐标系的变换矩阵[R, T]求解。 Autoware是自...
LiDAR+Camera：自动驾驶加速进化的关键 “感知、决策、执行”，在自动驾驶三大要素之中，“感知”无疑是最为重要的一个。自动驾驶车辆想要替代驾驶员接管车辆的运行，就必须具备比人类更强的感知能力，如果精确感知无法实现的话，决策和执行根本无从谈起。而实现安全可靠且精确的感知，并不是某一种产品或者技术单独...
Intel® RealSense™ LiDAR Camera L515 Introducing the world's smallest high‑resolution LiDAR depth camera. First in the family Intel® is proud to introduce a revolutionary solid-state LiDAR depth technology designed for indoor applications. The first product in the new LiDAR depth family, ...
Lidar-Camera 本文介绍了一个开源的LiDAR-相机标定工具箱,适用于各种LiDAR和相机投影模型,只需要一组LiDAR和相机数据,无需标定目标,并且完全自动化。为了自动估计初始猜测,我们采用SuperGlue图像匹配流程,在LiDAR和相机数据之间找到2D-3D对应关系,并通过RANSAC估计LiDAR-相机的转换。在得到初始猜测后,我们使用基于归一化...
论文:Joint Camera Intrinsic and LiDAR-Camera Extrinsic Calibration 代码开源:https://github.com/OpenCalib/JointCalib. 引言 对于自动驾驶来说,基于传感器完成对环境的感知至关重要。多传感器精确标定有关键作用,在自动驾驶的车辆上,摄像头和激光雷达是最常用的两个传感器,现有的方法一般根据摄像头的硬件特性来完成内...