本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。一、引言去年开了图森aiday之后，一直想以文字形式总结一下这几年在远距离感知方面所做的工作，正好最近有时间了，就想写一篇文章记录一下这几年的研究历程。本文所提到的内容都在图森aiday视频[0]和公开发表的论文中，不涉及具体的工程细节等技术秘密。众所周知，图森是做卡车自动驾驶的，而卡车不论是刹车距离还是变道时间都远比轿车要长，所以如果说图森有什么与其他自动驾驶公司不同的独门技术，远距离感知必然是其中之一。我在图森负责LiDAR感知这一块，就专门聊一聊使用LiDAR进行远距离感知的相关内容。刚加入公司时，主流的LiDAR感知一般是BEV方案。不
论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Guo_LIGA-Stereo_Learning_LiDAR_Geometry_Aware_Representations_for_Stereo-Based_3D_Detector_ICCV_2021_paper.pdf论文代码：https://github.com/xy-guo/LIGA-Stereo摘要基于立体的3D检测旨在从立体图像中检测3D目标，为3D感知提供了低成本的解决方案。然而，与基于激光雷达的检测算法相比，其性能仍然较差。为了检测和定位准确的3D边界框，基于Li
我正在尝试在VTK中渲染3D网格的View，我正在执行以下操作:vtkSmartPointerrender_win=vtkSmartPointer::New();vtkSmartPointerrenderer=vtkSmartPointer::New();render_win->AddRenderer(renderer);render_win->SetSize(640,480);vtkSmartPointercam=vtkSmartPointer::New();cam->SetPosition(50,50,50);cam->SetFocalPoint(0,0,0);cam->SetVi
MVFEnd-to-EndMulti-ViewFusionfor3DObjectDetectioninLiDARPointClouds论文网址：MVF论文代码：简读论文这篇论文提出了一个端到端的多视角融合(Multi-ViewFusion,MVF)算法,用于在激光雷达点云中进行3D目标检测。论文的主要贡献有两个:提出了动态体素化(DynamicVoxelization)的概念。相比传统的硬体素化(HardVoxelization),动态体素化可以完整地保留原始点云信息,消除体素特征的不确定性,为不同视角的特征融合奠定基础。设计了多视角特征融合的网络架构。该架构从鸟瞰图和透视图透视图(Persp
我正在为android/ios制作一个支持陀螺仪的应用程序，您可以在其中使用陀螺仪环顾四周。我想让玩家重置他们的相机位置(将设备前面的场景重新居中)，但我无法让系统为此工作。这是环顾四周的代码:usingUnityEngine;usingSystem.Collections;publicclassCameraControl:MonoBehaviour{voidStart(){if(SystemInfo.supportsGyroscope){Input.gyro.enabled=true;//Createparentobjectandsetthisobject'sparenttothat
我希望用户能够访问他们的所有照片，但是使用PHAsset.fetchAssetsInAssetCollection一次加载它们会花费太长时间，尤其是当他们有500多张照片时(我正在显示它们在自定义构建View的CollectionView中)。我正在考虑在用户到达CollectionView的末尾时使用scrollViewDidScroll来加载下一组，但我不知道如何从中获取下一个x数量照片库。我使用fetchOptions.fetchLimit=x限制了他们可以获得的照片数量，但我不知道如何告诉函数从哪里开始获取Assets。可能吗？这是我当前代码的一个片段(assetCollect
论文地址：PSEUDO-LIDAR++:ACCURATEDEPTHFOR3DOBJECTDETECTIONINAUTONOMOUSDRIVING论文代码：https://github.com/mileyan/Pseudo_Lidar_V2摘要3D检测汽车和行人等物体在自动驾驶中发挥着不可或缺的作用。现有方法很大程度上依赖昂贵的激光雷达传感器来获取准确的深度信息。虽然最近推出了伪激光雷达作为一种有前途的替代方案，但仅基于立体图像的成本要低得多，但仍然存在显着的性能差距。论文通过立体深度估计的改进为伪激光雷达框架提供了实质性的进步。具体来说，论文调整立体网络架构和损失函数，使其与远处物体的准确深度
exportclassCameraViewextendsComponent{render(){return({this.camera=cam;}}style={styles.preview}aspect={Camera.constants.Aspect.fill}>);}}exportclassCaptureControlsextendsComponent{render(){return();}takePicture(){this.camera.capture().then((data)=>console.log(data)).catch(err=>console.error(err)
简介官网 将原始LiDAR数据作为输入，利用LLMs卓越的推理能力，来获得对室外3D场景的全面了解，将3D户外场景认知重构为语言建模问题，如3Dcaptioning,3Dgrounding,3Dquestionanswering。实现流程 给定LiDAR输入L∈Rn×3L\in\R^{n\times3}L∈Rn×3，n是点的数量，使用VoxelNet获取LiDARFeature，考虑到计算成本，沿着z轴展平特征以生成鸟瞰图(BEV)FeatureFv∈Rc×h×wF_v\in\R^{c\timesh\timesw}Fv∈Rc×h×w，对于最大m个字符的文本输入T，使用LLaMA进行文本特征提
我正在尝试运行theTensorflowLiteCameraexample使用重新训练的Mobilenet模型。我根据theinstructions成功运行了iOS相机应用程序和thisfix.该应用程序按预期使用模型mobilenet_v1_1.0_224.tflite运行。我安装Tensorflow:pip3install-Uvirtualenvvirtualenv--system-site-packages-ppython3./venvsource./venv/bin/activatepipinstall--upgradepippipinstall--upgradetensorf
