私信
关注
主帖 11
回帖 4
专栏
一、概述这篇文章会使用一个形象化的最小例子说明卡尔曼滤波器各个公式的推导。如果你已经从纯数学公式推导过卡尔曼滤波器,那么这篇文章可以让你形象化地理解卡尔曼滤波器的精髓,即为什么利用[预测更新]的循环可以得到对系统状态的估计?如果你还在寻求对卡尔曼滤波器入门的讲解,这篇文章更可以让你建立对卡尔曼滤波器即直观又严谨的概念。如果要学习卡尔曼滤波器的完整公式化推导过程,可以查看另一篇文章:卡尔曼滤波器—...
2023-01-12 07:33:34 5927浏览 4点赞 3回复 4收藏
端到端驱动方法旨在建立一个驱动模型,在每个时间戳将传感器读数(RGB和LiDAR)、高级导航命令和车辆状态映射到原始控制命令。原始控制命令通常包括转向、油门和刹车。基于该命令,自动驾驶汽车可以从起点行驶到目标点,而不会发生碰撞和违反交通规则。传统的模块化流水线使用许多独立的模块,如预测、定位、场景理解、行为预测和路径规划等。这些模块中的每一个都是为自己的目的而设计、训练和评估的。相反,端到端方法从传感...
2023-01-11 07:30:54 7893浏览 5点赞 6回复 3收藏
基于BEV空间的视觉感知算法模型梳理一、基于BEV空间的自动驾驶感知任务最近,基于BEV空间下的感知任务已经涌现出了众多优秀算法,并在多个自动驾驶公开数据集(KITTI,Waymo,nuScenes)上取得了非常不错的成绩。根据自动驾驶汽车上安装的传感器类型(视觉传感器:针孔鱼眼相机传感器、激光雷达传感器、毫米波雷达传感器)对感知算法进行分类的话,可以大致分为以下三个类别:基于纯视觉图像信息构建BEV空间特征实现自动驾驶感...
2023-01-09 20:45:36 6195浏览 5点赞 4回复 4收藏
检测transformer(DETR)通过在训练期间使用一对一二分匹配将查询直接转换为唯一对象,并实现端到端目标检测。最近,这些模型以无可否认的优雅超越了COCO上的传统检测器,然而它们在多个设计(包括模型架构和训练)上与传统检测器不同,因此一对一匹配的有效性尚未完全理解。本文对DETR中的一对一匈牙利匹配和具有NMS的传统检测器中的一到多标签分配进行了严格的比较。令人惊讶的是,观察到NMS的一对多分配在相同设置下始终优于...
2023-01-09 07:33:40 2196浏览 3点赞 4回复 2收藏
摘要本文介绍了首个基于NeRF的通用目标检测框架NeRFRPN。给定预先训练的NeRF模型,NeRFRPN旨在检测场景中目标的所有边界框。通过利用结合多尺度3D神经体积特征的新颖体素表示,论文证明了可以直接回归NeRF中目标的3D边界框,而无需在任何视点渲染NeRF。NeRFRPN是一个通用框架,可用于检测没有类标签的目标。论文使用各种主干架构、RPN头设计和损失函数对NeRFRPN进行了实验。所有这些都可以以端到端的方式进行训练,以估计高质量...
2023-01-06 07:23:31 814浏览 3点赞 2回复 2收藏
摘要通用目标跟踪(GOT)是跟踪目标对象的问题,由视频第一帧中的目标框指定。尽管这项任务在过去几十年中受到了广泛关注,但研究人员几乎只关注单目标跟踪。多目标GOT具有更广泛的适用性,因此在实际应用中更具吸引力。论文将这个问题归因于缺乏合适的基准。本文引入了一个新的大规模GOT基准,LaGOT,每个序列包含多个带标注的目标。该基准允许研究人员解决GOT中的关键剩余挑战,旨在通过同时联合跟踪多个目标来提高鲁棒性并减...
2023-01-05 07:25:45 708浏览 4点赞 4回复 3收藏
目标检测是人工智能最突出的应用之一,也是深度学习最成功的任务之一。然而,尽管深度对象检测取得了巨大进步,例如FasterRCNN,已经能取得非常不错的准确性,但训练此类模型需要昂贵且耗时的监督信号,他们都要靠人工标注获得。特别是,需要为每个ROI的对象类别手动标注至少数千个边界框。尽管之前很多机构已经完成了objectdetection上benchmark的建立,并且公开了这些有价值的数据集,例如OpenImages和MSCOCO,这些数据集描述...
2023-01-04 07:37:09 415浏览 0点赞 0回复 0收藏
概述卡尔曼滤波器在1960年被卡尔曼发明之后,被广泛应用在动态系统预测。在自动驾驶、机器人、AR领域等应用广泛。卡尔曼滤波器使用类似马尔可夫链的性质,假设系统状态只与上一时刻的系统状态有关。基础的卡尔曼滤波器使用线型方程对系统状态进行建模。为了能够应用到非线性系统,扩展卡尔曼滤波器利用泰勒展开,并只保留一次项,抛弃高次项,将非线性关系近似为线性关系。这一篇文章对扩展卡尔曼滤波器(EKF:ExtendedKalmanFil...
2023-01-03 07:36:39 1877浏览 4点赞 1回复 3收藏
摘要随着视觉Transformers(ViTs)在计算机视觉任务中的成功,最近的技术试图优化ViT的性能和复杂性,以实现在移动设备上的高效部署。研究人员提出了多种方法来加速注意力机制,改进低效设计,或结合mobilefriendly的轻量级卷积来形成混合架构。然而,ViT及其变体仍然比轻量级的CNNs具有更高的延迟或更多的参数,即使对于多年前的MobileNet也是如此。实际上,延迟和大小对于资源受限硬件上的高效部署都至关重要。在这项工作中,...
2022-12-29 20:48:29 926浏览 3点赞 5回复 1收藏
摘要利用环视图图像进行3D物体检测是自动驾驶的一项基本任务。本文提出了DETR4D,这是一个基于Transformer的框架,它探索了用于多视图图像中3D目标检测的稀疏注意力和直接特征查询。论文为queryimage交互设计了一种新的投影交叉注意力机制,以解决现有方法在交叉视图目标的几何线索探索和信息丢失方面的局限性。此外,论文引入了一种热力图生成技术,该技术通过查询初始化有效地桥接3D和2D空间。此外,与融合中间空间特征用于时...
2022-12-28 19:17:28 893浏览 2点赞 3回复 1收藏
从基础卡尔曼滤波到互补卡尔曼滤波卡尔曼滤波自从1960被Kalman发明并应用到阿波罗登月计划之后一直经久不衰,直到现在也被机器人、自动驾驶、飞行控制等领域应用。基础卡尔曼滤波只能对线性系统建模;扩展卡尔曼滤波对非线性方程做线性近似以便将卡尔曼滤波应用到非线性系统。后来研究者发现将系统状态分成主要成分和误差,并将卡尔曼滤波用来预测误差,会使得系统的近似程度更高,效果更好。在姿态解算任务中,研究者们用辅助...
2022-12-28 19:07:39 607浏览 0点赞 0回复 0收藏
获得成就
已积累 6474 人气
获得 33 个点赞
获得 23 次收藏