目前主流的感知架构选择在特征层面进行多传感器融合,即中融合,其中比较有代表性的路线就是 BEV 范式。BEVFusion 就是典型的中融合方法,其存在两个独立流,将来自相机和 LiDAR 的原始输入编码为同一个 BEV 空间。由于是通用的融合框架,相机流和 LiDAR 流的方法都可以自由选择,在 nuScenes 数据集表现出了很强的泛化能
1）多传感器数据融合策略 在MSHIF的过程中，融合阶段原始数据会采用不同的抽象级别，从而形成不同的融合方法。针对多传感器数据融合，我们根据不同研究中所采用的融合思想，将融合方法划分为四类：首先是基于可识别单元的信息融合策略；其次是基于特征互补的融合策略；再次是针对不同传感器目标属性的融合策略；最后则是...
目前主流的感知架构选择在特征层面进行多传感器融合,即中融合,其中比较有代表性的路线就是 BEV 范式。BEVFusion 就是典型的中融合方法,其存在两个独立流,将来自相机和 LiDAR 的原始输入编码为同一个 BEV 空间。由于是通用的融合框架,相机流和 LiDAR 流的方法都可以自由选择,在nuScenes数据集表现出了很强的泛化能力...
1)多传感器数据融合 MSHIF过程的不同方法表示融合阶段原始数据的不同抽象级别。由于在不同的数据提取阶段采用不同的融合策略,因此在多传感器数据融合中使用不同的融合算法。 1.基于可分辨单元的融合策略 基于可分辨单元(FSBDU)的融合策略或数据级融合,是指将不同传感器的可分辨单元的数据直接融合,然后对融合后的数据...
CLOCS(Cross-Modal Learning for Autonomous Driving)是一种多模态融合方法,专注于在点云(LiDAR)和图像(Camera)之间进行有效的信息融合,以提升自动驾驶场景中的目标检测性能。CLOCS 主要解决的问题是如何在不同模态的数据中提取互补信息,同时避免特征对齐误差和信息冗余的问题。 决策级融合主要思想:在候选目标级别进行融合...
BEVFusion 就是典型的中融合方法,其存在两个独立流,将来自相机和 LiDAR 的原始输入编码为同一个 BEV 空间。由于是通用的融合框架,相机流和 LiDAR 流的方法都可以自由选择,在 nuScenes 数据集表现出了很强的泛化能力。本文将介绍 BEVFusion 在地平线 J6E/M 平台上的优化部署。 2.性能精度指标 模型参数: 模型...
公版模型中,在 Encoder 的空间融合模块,会根据 bev_mask 计算有效的 query 和 reference_points,输出 queries_rebatch 和 reference_points_rebatch,作用为减少交互的数据量,提升模型运行性能。对于稀疏的 query 做 crossattn 后再将 query 放回到 bev_feature 中。; ...
3D全景分割是一项综合任务,需要同时进行语义分割和实例分割。目前主流的方法仅使用激光雷达数据,但图像数据可以提供丰富的纹理、颜色和区分信息来补充激光雷达信息。这启发我们使用图像作为额外输入以提高场景理解,而且自动驾驶系统通常配备RGB摄像头,这使得激光雷达-摄像头融合来进行全景分割更加可行。
Lidar、Camera、INS融合定位 CamVox: A Low-cost and Accurate Lidar-assisted Visual SLAM System 将Livox激光雷达应用到视觉SLAM(ORBSLAM2)中,提出了一种适用于非受控场景的激光雷达-相机自动标定方法.更长的深度探测范围也有利于更有效的建图. 融合激光雷达和相机输入的预处理步骤.进行时间同步,通过IMU数据校正非...
通过融合来自两个传感器的信息,利用两个传感器的优势,克服各自的局限性。搭载多个传感器还可以实现冗余,这是是在传感器发生故障时的重要保障。 目的 在本文中,我们将进一步探讨如何同时利用LIDAR和相机数据,以创建更加丰富和准确的环境3D场景。 我们将使用Kitti 3D对象检测数据集 作为参考。请参阅Kitti Dataset网站或文件...