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LION: 用于點(diǎn)云中3D目標(biāo)檢測的線性組RNN

LION的示意圖主要包括多個LION模塊，每個模塊配有體素生成以增強(qiáng)特征，并配有體素合并以沿高度維度對特征進(jìn)行下采樣。(H, W, D)表示3D特征圖的形狀，其中H、W和D分別是3D特征圖在X軸、Y軸和Z軸上的長度、寬度和高度。N是LION模塊的數(shù)量。在LION中，我們首先將點(diǎn)云轉(zhuǎn)換為體素，并將這些體素劃分成一系列等大小的組。然后，我們將這些分組的特征輸入LION的3D骨干網(wǎng)絡(luò)，以增強(qiáng)它們的特征表示。最后，這些增強(qiáng)的特征被輸入到BEV（鳥瞰圖）骨干網(wǎng)和檢測頭中，以進(jìn)行最終的3D檢測。

智瀾初起

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08/07 10:30

點(diǎn)云數(shù)據(jù) 3D感測

激光點(diǎn)云系列之三：點(diǎn)云配準(zhǔn)

由于受到視場角的限制，激光雷達(dá)在實(shí)時(shí)采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)時(shí)，只能獲得有限視野范圍內(nèi)的點(diǎn)云圖像。為了獲得三維場景的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，感知算法人員需要在已知的初始姿態(tài)信息下，將采集到的前后兩幀不同點(diǎn)云轉(zhuǎn)換到統(tǒng)一坐標(biāo)系下，將點(diǎn)云重合的部分拼接在一起——這就是點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)。

九章智駕

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2023/02/22

激光雷達(dá) 點(diǎn)云數(shù)據(jù)

激光點(diǎn)云系列之二：激光雷達(dá)點(diǎn)云處理中遇到的問題及對策

在與激光雷達(dá)公司和下游主機(jī)廠或者解決方案商的專家交流的過程中，筆者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前激光點(diǎn)云的處理過程中，感知算法人員會遇到很多問題。比如，點(diǎn)云噪點(diǎn)的問題、點(diǎn)云的過多或者過少的問題、FOV的設(shè)計(jì)問題、點(diǎn)云重疊區(qū)域的問題、標(biāo)定參數(shù)偏移的問題等。

九章智駕

2670

2023/02/21

激光雷達(dá) 點(diǎn)云數(shù)據(jù)

激光點(diǎn)云系列之一：詳解激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理過程

隨著激光雷達(dá)的上車數(shù)量的不斷攀升，如何用好激光雷達(dá)成為了重中之重，而用好激光雷達(dá)的關(guān)鍵點(diǎn)之一就在于處理好點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

九章智駕

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2023/02/21

激光雷達(dá) 點(diǎn)云數(shù)據(jù)

LiDAR在FPGA和ASIC之間的選擇

LiDAR點(diǎn)云的實(shí)時(shí)處理有時(shí)甚至超過100萬個數(shù)據(jù)點(diǎn)/秒，因此需要高水平的計(jì)算來加速點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)算法。