阮扬才

论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.摘要：在过去的几年中，自动驾驶汽车得到了快速的发展。然而，由于驾驶环境的复杂性和动态性，实现完全自主并非易事。因此，自动驾驶车辆配备了一套不同的传感器，以确保鲁棒、准确的环境感知。特别是，CameralDar融合正在...

论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.github：https://github.语义场景理解对于鲁棒和安全的自主导航至关重要，尤其是在越野环境中。三维语义分割的最新深度学习进展在很大程度上依赖于大型训练数据集，然而现有的自治数据集要么代表城市环境，要么...

论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.相机和三维激光雷达传感器已经成为现代自动驾驶汽车的重要设备，相机提供了二维空间中细粒度的纹理、颜色信息，而激光雷达捕获了周围环境更精确、更远的距离测量。来自这两个传感器的互补信息使双模态融合成为一种理想的选择。然而，...

论文中，我们提出了一种基于不确定性的传感器与摄像机和雷达数据融合的方法。两个神经网络的输出，一个处理摄像机，另一个处理雷达数据，以不确定性感知的方式组合。为此，我们收集两个网络的输出和相应的元信息。对于每个预测对象，通过梯度增强方法对收集的信息进行后处理，以产生两个网络的联合预测...

org/pdf/1902.07830.深度学习推动了自动驾驶感知技术的最新进展。为了实现鲁棒和准确的场景理解，自动驾驶汽车通常配备不同的传感器(如相机、激光雷达、雷达)，多种传感模式可以融合利用它们的互补特性。在此背景下，人们提出了许多解决深度多模态感知问题的方法。 然而，对于网...

全文：https://arxiv.org/pdf/2107.01579.代码github https://github.论文中，提出了一种相似性感知融合网络 similarity-aware fusion network（SAFNet），通过自适应融合2D图像和3D点云，进行3D...

论文地址 ：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhao_PointWeb_Enhancing_Local_Neighborhood_Features_for_Point_Cloud_Processing_C...

roslaunch是ros中重要的概念，ros机器人系统是机器人系统就是一堆 node 和 topic （再添加一些 parameter, service 等）构成的网络（rosgraph），其中每个 node 都可以完成一定的功能。使用ros launch可以一次性启动多个no...

在论文文中，作者引入了一个大数据集用于激光的语义分割的研究。语义场景理解对于许多应用程序来说是必不可少的，也是自动驾驶汽车不可或缺的一部分。特别是，语义分割提供的细粒度理解对于区分可驾驶和非可驾驶表面以及对停车区和人行道等功能属性进行推理是必要的。目前，以所谓的高清晰度地图表示的...