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2024-07-09 talkingdev

MIT利用阴影构建3D场景模型,包括被遮挡的物体

MIT和Meta的研究人员开发了一种名为PlatoNeRF的人工智能技术,该技术利用阴影和单光子激光雷达来创建3D场景模型,包括被遮挡的区域。这种方法可以增强自动驾驶车辆的安全性,并改善AR/VR体验。PlatoNeRF超越了传统方...

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2024-05-20 talkingdev

价值$16k的G1人形机器人崭露头角:破坚果,旋转,扭动

Unitree近期发布了其新款G1人形机器人的初步信息,这款机器人的售价高达16,000美元。G1配备了3D激光雷达传感器,深度相机,三指夹具以及一个9000mAh的电池组。据短片演示,该机器人甚至能够从猛烈的踢打中恢复过来。...

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2024-03-21 talkingdev

Waabi推出Copilot4D:自动驾驶的前沿基础模型

Waabi公司近日发布了名为Copilot4D的创新基础模型,这一模型通过利用激光雷达(LiDAR)数据,能够理解和预测环境随时间变化的三维动态,从而显著提升了自动驾驶机器的能力。Copilot4D的核心优势在于其对环境的深度学习...

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2023-11-13 talkingdev

Lidar Annotation-利用激光雷达技术增强道路分割

研究人员利用激光雷达技术开发出了一种更加智能的自动驾驶汽车识别道路的方法,该方法需要较少的手动工作,但仍然保持系统的准确性。通过使用激光雷达技术,该方法能够更加准确地识别道路边缘和地面,从而增强了道路...

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2023-10-24 talkingdev

全新激光雷达全景分割方案发布

该项目提出了一种新的基于检测的网络用于激光雷达全景分割(LPS)和跟踪,摆脱了传统的以分割为重点的方法。该方案通过检测和分割相结合的方式,实现了对复杂场景中车辆、行人等目标的精准定位和跟踪,极大提高了激...

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2023-10-17 talkingdev

论文:SupFusion提高LiDAR和相机检测能力

一篇发表在arXiv上的论文介绍了一种新技术SupFusion,它能够使激光雷达(LiDAR)和相机系统更好地协同工作,用于检测汽车或行人等物体。这项技术使用多任务学习方法,同时考虑激光雷达和相机的输出,将它们融合成更...

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2023-09-25 talkingdev

自动驾驶技术:更精细地结合相机和激光雷达数据

这个GitHub仓库介绍了FGFusion(Fine-Grained Fusion,细粒度融合),这是一种新的方法,用于在自动驾驶汽车中以更详细的方式结合相机和激光雷达的数据。与仅使用高级别的细节不同,FGFusion捕获大局和细节,以创建...

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2023-08-15 talkingdev

跨越激光雷达环境的3D检测差距:MS3D++自我训练系统开源

3D检测器在面对不熟悉的环境时常常会失败,由于工具、地点或天气的变化,导致检测率大幅下降。这个项目提出了一个自我训练系统,通过创建准确的假标签,MS3D++,来适应不同类型的激光雷达。无论是工具、地点或是天气...

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