Multi-sensor

多模态融合 - BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird‘s-Eye View Repre ... (ICRA 2023)

BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird's-EyeViewRepresentation-基于统一BEV表示的多任务多传感器融合（ICRA2023）摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1统一表述3.2高效相机到BEV转换3.3完全卷积融合3.4多任务头4.实验4.13D目标检测4.2BEV地图分割5.分析6.结论References
77wpa·2023-10-21 14:31

Multi-Sensor Prognostics using an Unsupervised Health Index based on LSTM Encoder - Decoder

使用基于LSTM编码-解码的无监督健康指数多传感器预测Multi-SensorPrognosticsusinganUnsupervisedHealthIndexbasedonLSTMEncoder-Decoder1.Introduction工业互联网使得各个领域的传感器数据都很容易获得。传感器的数据表明了系统的健康状态。这就导致了越来越多的企业想要根据机器的健康状态进行维护而不是根据时间来维护（例
Daily_Note·2023-10-17 22:52

【论文笔记】SparseFusion: Fusing Multi-Modal Sparse Representations for Multi-Sensor 3D Object Detection

原文链接：https://arxiv.org/abs/2304.143401.引言  目前的3D目标检测工作都使用模态的密集表达（如BEV、体素、点云），但由于我们只对实例/物体感兴趣，这种密集表达是冗余的。此外，背景噪声对检测有害，且将多模态对齐到同一空间很耗时。  相反，稀疏表达很高效且能达到SotA性能。通常，使用稀疏表达的方法使用物体查询表示物体或实例，并与原始图像和点云特征交互。  本文
byzy·2023-10-04 15:33

[01] Multi-sensor KIT 基于QMI8658传感器的 6D 可视化和 OLED 立方体动态展示

文章目录1.example-algo-visualizer2.OLED3.效果展示4.民间资源获取经常观看许多使用姿态传感器玩出各种花样的6D动态展示的视频。为了实现自己的姿态传感器动态展示，借此机会使用Multi-sensorKIT开发板，该板载有QMA8658A-EVB和OLED-EVB。1.example-algo-visualizer首先介绍的是TDK/InvenSenseInc的exam
「Thunder Studio」·2023-08-14 11:57

【论文阅读】Online multi-sensor calibration based on moving object tracking

目录Onlinemulti-sensorcalibrationbasedonmovingobjecttrackingAbstract1.Introduction2.ProposedMethod2.1ObjectDetection2.2Trackingofmovingobjects2.3Track-to-trackassociation2.4Decalibration(解关联)detection2.
ninnyyan·2023-06-07 11:26

2014ICRA 宾大沈邵杰 《Multi-Sensor Fusion for Robust Autonomous Flight in Indoor andOutdoor Environments》

论文名：Multi-SensorFusionforRobustAutonomousFlightinIndoorandOutdoorEnvironmentswithaRotorcraftMAVAbstract我们提出了一种模块化和可扩展的方法来集成来自多个异构传感器的噪声测量，这些传感器在不同和不同的时间间隔内产生绝对或相对观测，并为自动飞行提供平滑和全局一致的实时位置估计。我们描述了一个新的1.9
avenger_fang·2023-04-17 07:40

OD-SLAM: Real-Time Localization and Mapping in Dynamic Environment through Multi-Sensor Fusion 论文笔记

OD-SLAM:Real-TimeLocalizationandMappinginDynamicEnvironmentthroughMulti-SensorFusion论文笔记论文原文地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9195374Abstract摘要本文提出了一种新型的SLAM系统，它主要利用神经网络和多传感器
Jumping润·2022-12-25 18:53

视觉BEV语义分割模型 Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception?

ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR本文介绍一篇简单的BEV语义分割模型，这篇文章出彩的是消融实验部分，分析了哪些因素对BEV语义分割影响比较大，此外还分析了如何更好使用Radar数据提高感知性能。项目链接为：https://simple-bev.github.io/文章目录1.Simple-BEVModel2.Experiments2.1Unif
自动驾驶小学生·2022-12-19 07:59

ethzasl_msf(multi-sensor fusion)传感器融合定位算法解析

瑞士苏黎世大学StephenWeiss对基于EFK松耦合传感器融合定位研究非常深入，以下是他的相关论文和开源代码，可以详细阅读，最后附上了本人阅读的相关博客。1.论文[1]VisionBasedNavigationforMicroHelicopters,2012[2]ARobustandModularMulti-SensorFusionApproachAppliedtoMAVNavigation,
TimeRiverForever·2022-12-09 22:23

BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation论文个人总结

BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentation论文笔记论文链接：[2205.13542]BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird’s-EyeViewRepresentation(arxiv.org)本文为个人理解，有误之处还请大
豆奶泡油条·2022-12-09 15:54

论文阅读：PMF基于视觉感知的多传感器融合点云语义分割Perception-Aware Multi-Sensor Fusion for 3D LiDAR Semantic Segmentation

题目：Perception-AwareMulti-SensorFusionfor3DLiDARSemanticSegmentation中文：用于3DLiDAR语义分割的多传感器感知融合来源：ICCV2021链接：https://arxiv.org/abs/2106.15277v2个人觉得有用的和自己理解加粗和（）内表示，尽量翻译的比较全，有一些官方话就没有翻译了，一些疑惑的地方欢迎大家探讨。[]内
shiyueyueya·2022-11-26 15:03

Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 论文笔记

该论文是ASimpleBaselineforBEVPerceptionWithoutLiDAR的最新版本，针对的任务为图像(+雷达)的BEV分割。原文链接：https://arxiv.org/abs/2206.07959I.引言目前，基于图像的3D目标检测中，图像特征“提升”到BEV平面的方案主要包括使用单应性直接变换、使用深度估计变换、使用MLP变换、以及使用几何感知的transformer或跨
byzy·2022-11-25 13:01

小白解读论文：Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection

Multi-Sensor指标定好的LiDAR-Camera系统。
Niuip·2022-11-22 19:18

【论文阅读】【三维目标检测】Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection

目录网络点云分支图像分支Point-wiseFusion3Dboxestimation&RoICropDepthCompletion分支Loss实验文章Multi-TaskMulti-SensorFusionfor3DObjectDetection2019CVPR该文章使用了相机和激光雷达传感器融合方法检测3DObject，使用了一个网络解决多任务，并且多个子任务是为了3DObjectDetect
麒麒哈尔·2022-11-20 13:33

《OpenCalib: A Multi-sensor Calibration Toolbox for Autonomous Driving》论文解读

OpenCalib是上海AI实验室开发的一款开源的自动驾驶传感器标定工具箱，其中包含了这一领域的一整套自动驾驶相关标定方法。传感器的精确标定是自主车辆多传感器感知与定位系统的前提条件。传感器的内参数标定是获取传感器内部的映射关系，外参数标定是将两个或多个传感器转换为一个统一的空间坐标系。大多数传感器在安装后都需要进行标定，以保证传感器测量的准确性。为此，我们提出了OpenCalib，一个包含丰富的
Naturalent·2022-11-19 16:09

BEVFusion:Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation 论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/2205.135421.引言为找到多传感器数据的统一表达，最直接的方法是将激光雷达点云投影到图像上，但这样做会带来严重的几何扭曲（如下图(a)所示），对于3D物体识别等几何导向任务而言不那么有效。最近的融合方法将图像语义信息、CNN特征或是来自图像的虚拟点附加到激光雷达点云，然后使用现有的激光雷达方法进行3D检测。这些方法对BEV分割等语义导向
byzy·2022-11-08 14:57

【自动驾驶】《BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation》论文阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.13542.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2205.13542.pdf代码地址：GitHub-mit-han-lab/bevfusion:BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird's-EyeViewRepresentationBEVFusion:Mu
聿默·2022-11-08 14:55

Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3DObject Detection论文笔记

DeepContinuousFusionforMulti-Sensor3DObjectDetectionECCV20181.摘要+intro如何设计能够更好地利用多种模态的三维探测器仍然是一个有待解决的问题。本文提出了一种基于鸟瞰(BEV)的三维目标检测器，通过学习将图像特征投影到BEV空间进行融合，设计了一种端到端的可学习结构，利用连续卷积对不同分辨率的图像和LIDAR特征图进行融合。提出的连续
Rolandxxx·2022-10-13 09:13

End-to-end Learning of Multi-sensor 3D Tracking by Detection

Abstract产生3D轨迹，将问题公式化为可以解决的线性问题，并使用端对端的卷积网络进行检测和匹配Introduction1.将问题定义为深层结构中的推论问题，使用卷积结果作为候选目标2.匹配成本结合了外观和运动特征（通过一个处理图像和运动的孪生网络）3.我们模型中的推断可以通过解决线性规划的前向推导完成4.可以端到端的训练Method建立了四个布尔变量分别是检测结果是TP的成本，前后两帧的两个
天黑黑黑·2020-08-26 15:06

三维目标检测论文阅读：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection

题目：DeepContinuousFusionforMulti-Sensor3DObjectDetection来自：Uber:MingLiangNote:没有代码，主要看思想吧，毕竟是第一篇使用RGBfeaturemaps融合到BEV特征中；KITTI3D目标检测数据可视化参阅：https://blog.csdn.net/u011507206/article/details/88972892从以下
疯子_Zhang·2020-07-10 04:07

Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection

文章目录AbstractIntroductionRelativeWorksMulti-Sensor3DObjectDetection3.1ContinuousFusionLayer3.2Multi-SensorObjectDetectionNetworkAbstract本文提出了一种新型的3D物体探测器，它可以利用激光雷达和摄像机，能进行非常精确的定位。为此，本文设计了一个端到端的可学习架构，利用
Zuolyme·2020-06-30 18:06

三维目标检测论文阅读：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection

题目：DeepContinuousFusionforMulti-Sensor3DObjectDetection来自：Uber:MingLiangNote:没有代码，主要看思想吧，毕竟是第一篇使用RGBfeaturemaps融合到BEV特征中；从以下几个方面开始简述论文OpenProblemsContributionsMethodsExperimentsMyConclusion1>OpenProbl
SuperLab·2019-03-30 10:00
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