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  • 自主抓取是指,在没有人为干预的情况下,视觉机械臂系统通过摄像头获取到目标物体的位置,并且通过驱动机械臂来完成对于目标物体的抓取任务。...
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  • 当前主流的多传感器融合方案,采用相机和激光雷达相互的方式进行3D检测。将图像数据和点云统一坐标系后,结合图像提供的丰富的物体纹理信息和点云提供的几何结构信息有助于分类任务;点云提供的精确3维信息以及物体在物理世界自然分离...
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  • C++一直都被称作是最难学的计算机语言,笔者从业多年,也认为确实如此。相比于其他几种语言,单纯从语法结构来说,C++都是比较困难的。何况很多同学并不是计算机专业出身,基础不是很扎实。...
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  • dToF(直接飞行时间)雷达的发展前景非常广阔。随着技术的不断进步和应用场景的增多,dToF雷达在许多领域都有着重要的应用和发展前景,包括自动驾驶、机器人、无人机、工业3D检测等。...
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  • 3D点云目标跟踪的评价指标,可以根据跟踪的目标是单个还是多个,分为单目标跟踪(SOT)和多目标跟踪(MOT)两种。一般来说,SOT的评价指标主要关注跟踪的准确性和鲁棒性,而MOT的评价指标则需要考虑跟踪的完整性和一致性。...
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  • 如今,自动驾驶汽车可以在普通情况下平稳驾驶,人们普遍认为,真实的传感器模拟将在通过模拟解决剩余的极端情况方面发挥关键作用。为此,我们提出了一种基于神经辐射场(NeRFs)的自动驾驶模拟器。...
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  • 为了验证相机标定算法的有效性,可以通过仿真实验来完成,而不必使用实际拍摄的棋盘格图像。其中一种方法是随机生成一组虚拟的相机位姿,然后利用投影算法将虚拟的标定板进行投影,生成虚拟图像。...
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  • 在初期阶段,一般需要维护测试车辆的标定,支持一些特定的标定需求,比如没有车辆的古老数据的标定,在标定间不完善的情况下快速标定一些传感器。...
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  • 了如何基于相机投影模型生成BEV图像,并从中提取纹理,然后将纹理像素投影回原始点云,并使用损失优化方法。投影模型利用相机的姿态和内参矩阵,将地面坐标系的点投影到相机图像平面上。...
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  • 在Transformer中,注意力图的某些头部并不总是像Tacotron 2中那样是对角线的。因此,我们需要选择在哪些位置应用引导性注意力损失[24]。-使用Transformer进行解码的速度也比使用RNN慢(每帧6....
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  • 光源、相机国产化较高,镜头有待突破光源是机器视觉的照明系统,决定了成像质量和算法效果,也可以认为光源以及其成像的基础。...
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  • 由于噪声和退化,并非所有正确匹配都能给出良好的姿态。之前的操作仅保证具有判别性高的描述子的特征点有更高的匹配分数,并且首先被识别以参与姿态估计,但忽略了鲁棒姿态估计所需的几何要求。...
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  • 理解Transformer背后的理论基础,比如自注意力机制(self-attention), 位置编码(positional embedding),目标查询(object query)等等,网上的资料比较杂乱,不够系统,...
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  • 大多数6自由度定位和SLAM系统使用静态地标,因为它们无法有效地将动态目标纳入典型的过程中,所以会选择忽略动态目标。...
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  • 传感器标定是自动驾驶感知&规划任务的基础。...
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