Scherer. A Joint Optimization Approach of LiDAR-Camera Fusion for Accurate Dense 3-D Reconstructions. IEEE Robotics and Automation Letters, 4(4), 3585-3592, 2019. 摘要 融合相机和激光的数据十分吸引人,因为它们有互补的性质。例如,相机有更高的分辨率和色彩,LiDAR数据有更准确的距离信息,并且有更大的...
对于TransFusion-L,BEVFusion将其LiDAR流提升超过18.6% mAP和5.3% NDS。TransFusion中提出的vanilla LiDAR-camera fusion方法(在表3和表4中表示为LC)严重依赖于LiDAR数据,并且增益被限制在小于3.3% mAP而NDS降低。结果表明,在训练和推理比较期间融合相机流是很有意义的。 表3 有限LiDAR视场鲁棒性设置的结果。作者的...
1. 什么是"multilevel lidar-camera fusion"? "Multilevel lidar-camera fusion"是一种多模态数据融合技术,它结合了激光雷达(LiDAR)和相机两种传感器的数据,以获取更全面的环境信息。这种融合技术不是简单地合并两种数据,而是在不同的处理阶段进行融合,以充分利用各自的优势。具体而言,它可以在数据级、特征级和BEV(...
W. Zhen, Y. Hu, J. Liu, S. Scherer. A Joint Optimization Approach of LiDAR-Camera Fusion for Accurate Dense 3-D Reconstructions. IEEE Robotics and Automation Letters, 4(4), 3585-3592, 2019. 摘要 融合相机和激光的数据十分吸引人,因为它们有互补的性质。例如,相机有更高的分辨率和色彩,LiDAR数...
Two categories of sensors are commonly used, cameras and light detection and ranging (LiDAR), each of which can provide corresponding supplements. Nevertheless, existing sensor fusion methods do not fully utilize multimodal data. Most of them are dominated by images and take point clouds as a ...
多模态融合: DeepFusion: Lidar-Camera Deep Fusion for Multi-Modal 3D Object Detection，这研究探讨了如何在自动驾驶领域中，通过整合激光雷达和相机数据进行三维物体检测，以提高检测精度和可靠性。面对现有技术的局限性，研究团队提出了一种创新的深度特征融合策略，旨在解决传统方法中出现的挑战，包括特征...
approaches, the integration of multimodal information is carried out at a predefined depth level, the cross fusion FCN is designed to directly learn from data where to integrate information; this is accomplished by using trainable cross connections between the LIDAR and the camera processing branches....
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐 BEVFusion:一个简单而鲁棒的Lidar-Camera融合框架视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、终端
Enhanced Visual Loop Closing for Laser Based SLAM 文章通过融合3D Lidar 的 LOAM 方法与ORB SLAM的回环检测方法,提升了LOAM的建图效果,主要思想是: ( 点云匹配-》关键帧检测-》点云投影-》ORB特征3D位姿提取,计算相对位姿
论文第一次将transformer应用到了LiDAR-camera 3D detection中。整体算法如下,首先分别使用2d,3d backbones来提取lidar bev features和image features。第一层transformer decoder使用object queries基于lidar信息生成initial predictions。第二层decoder则进行了fusion的操作,将有用的image features融合到object queries中,进一步...