FogSimulationonRealLiDARPointCloudsfor3DObjectDetectioninAdverseWeather-恶劣天气下用于3D目标检测的真实LiDAR点云雾模拟（ICCV2021）摘要1.引言2.相关工作2.1不利天气对激光雷达的影响2.2恶劣天气和激光雷达模拟2.33D目标检测3.真实LiDAR点云上的雾模拟3.1激光雷达光学模型的背景3.2激光雷达雾模拟4.结果4.1雾模拟4.2雾中的3D目标检测4.2.1定量结果4.2.2定性结果5.结论References补充材料1.SeeingThroughFog的其他细节2.附加雾模拟结果3.其他定量结果Refe
MaplessOnlineDetectionofDynamicObjectsin3DLidar文章目录MaplessOnlineDetectionofDynamicObjectsin3DLidar前言一、摘要二、方法1.odometry2.点云比较3.freespacecheck3.箱式滤波器4.区域生长总结前言最近在做动态点滤除的work，在调研相关的文献，所以打算记录一下自己对相关文献的理解，如果有理解不到位的地方，也请大家不吝指正。一、摘要 本文提出了一种无模型、无设置（？）的三维激光雷达数据中动态物体在线检测方法。我们明确补偿了当今3D旋转激光雷达传感器的运动失真。我们的检测方法使用
CoCa3D摘要引言CollaborativeCamera-Only3DDetectionCollaborativedepthestimationCollaborativedetectionfeaturelearning实验结论和局限摘要与基于LiDAR的检测系统相比，仅相机3D检测提供了一种经济的解决方案，具有简单的配置来定位3D空间中的对象。然而，一个主要的挑战在于精确的深度估计，因为输入中缺乏直接的3D测量。许多以前的方法试图通过网络设计来改进深度估计，例如可变形层和更大的感受野。这项工作提出了一个orthogonaldirection，通过引入多智能体协作来改进仅相机的3D检测。我们提
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
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
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
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
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。0.写在前面&&个人理解自动驾驶系统依赖于先进的感知、决策和控制技术，通过使用各种传感器（如相机、激光雷达、雷达等）来感知周围环境，并利用算法和模型进行实时分析和决策。这使得车辆能够识别道路标志、检测和跟踪其他车辆、预测行人行为等，从而安全地操作和适应复杂的交通环境.这项技术目前引起了广泛的关注，并认为是未来交通领域的重要发展领域之一。但是，让自动驾驶变得困难的是弄清楚如何让汽车了解周围发生的事情。这需要自动驾驶系统中的三维物体检测算法可以准确地感知和描述周围环境中的物体，包括它们的位置、形状、大小和类别。这种全面的环境意识有助于自动驾驶系统更
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。基于LiDAR点云点3DObjectDetection一哥是一个很经典的问题，学术界和工业界都提出了各种各样的模型来提高精度、速度和鲁棒性。但因为室外的复杂环境，所以室外点云的ObjectDetection的性能都还不是太好。而激光雷达点云本质上比较稀疏，如何针对性得解决这一问题呢？论文给出了自己的答案：依照时序信息的聚合来完成信息的提取。写在前面这篇论文主要讨论了自动驾驶中的一个关键挑战：如何准确地创建周围环境的三维表示。这对于自动驾驶汽车的可靠性和安全性至关重要。特别是，自动驾驶车辆需要能够识别其周围的物体，如车辆和行人，并准确确定它们的位
