但是,上述基于SLAM+DL的第一代自动驾驶技术暴露出越来越多的问题: 1)整个自动驾驶系统最上游的是感知模块,尤其当传感器的类型和数量变的越来越复杂,如何融合持续输入的多模态和不同视图数据,并实时输出下游所需的一系列任务结果,成为自动驾驶的核心挑战。 2)感知环节通常会消耗车辆的大部分算力。在感知过程中,系统需...
▲图2 SLAM+DL的自动驾驶技术框架 ■2.2问题和挑战 但是,上述基于SLAM+DL的第一代自动驾驶技术暴露出越来越多的问题: 1)整个自动驾驶系统最上游的是感知模块,尤其当传感器的类型和数量变的越来越复杂,如何融合持续输入的多模态和不同视图数据,并实时输...
▲图2 SLAM+DL的自动驾驶技术框架 ■2.2问题和挑战 但是,上述基于SLAM+DL的第一代自动驾驶技术暴露出越来越多的问题: 1)整个自动驾驶系统最上游的是感知模块,尤其当传感器的类型和数量变的越来越复杂,如何融合持续输入的多模态和不同视图数据,并实时输出下游所需的一系列任务结果,成为自动驾驶的核心挑战。 2)感知...
▲图2 SLAM+DL的自动驾驶技术框架 ■2.2问题和挑战 但是,上述基于SLAM+DL的第一代自动驾驶技术暴露出越来越多的问题: 1)整个自动驾驶系统最上游的是感知模块,尤其当传感器的类型和数量变的越来越复杂,如何融合持续输入的多模态和不同视图数据,并实时输出下游所需的一系列任务结果,成为自动驾驶的核心挑战。 2)感知...
然而,这些假设在动态道路场景中是具有挑战性的,在动态道路场景中SLAM和目标跟踪变得密切相关。因此,我们提出了一种动态激光雷达SLAM和目标跟踪方法DL-SLOT,以同时解决这两个耦合问题。该方法将自动驾驶汽车和环境中静止和动态物体的状态估计集成到一个统一的优化框架中。
然而,这些假设在动态道路场景中是具有挑战性的,在动态道路场景中SLAM和目标跟踪变得密切相关。因此,我们提出了一种动态激光雷达SLAM和目标跟踪方法DL-SLOT,以同时解决这两个耦合问题。该方法将自动驾驶汽车和环境中静止和动态物体的状态估计集成到一个统一的优化框架中。
基于DL的强大视觉算法和具有合理处理能力的相对经济的边缘设备(如Jetson板[3])的出现,使视觉传感器成为执行包括障碍物检测在内的各种视觉任务的理想选择。在机器人移动期间,车载摄像头可能会受到振动,从而使拍摄的图像模糊。稳定视觉系统[26]...
基于DL和RL的路径跟踪 受RL取得的有趣学习结果的启发,它已扩展到处理具有连续状态和动作空间的问题。这一趋势通过借鉴DL的思想得到了加强,从而产生了能够控制具有连续和高维状态和动作空间的机器人的鲁棒深度RL(DRL)方法。例如,Cheng等人[66]将DRL应用于路径跟踪和障碍回避。路径跟踪是通过设计适当的状态和奖励函数来...
值得注意的是,由于当前算法的发展限制了其应用范围,使其仅适用于特定环境,因此态势感知的关键方面仍不够成熟。然而,人工智能(AI),特别是深度学习(DL)为弥合这些领域在实际场景中的差距提供了新方法。 此外,我们还发现了通过“态势图”(S-Graph)将机器人理解算法的高度分散的空间连接起来的机会,态势图是主流的场景...
自动驾驶和机器人技术中，激光SLAM框架扮演着至关重要的角色，以下是众多开发者常用的十五款激光SLAM框架，供您参考和收藏。GmappingHector-slamKartoCartographerLOAMA-LOAMM-LOAMF-LOAMLeGo-LOAMLOAM-Livoxhdl_graph_slamSegMapSuMaSuMa++VoxelMapBALMDLOCT-ICPKISS-ICPPIN-SLAM我们的仓库中涵盖了丰富的技术...