自动驾驶最核心的技术是什么
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0 引言刚刚入门学了近一个月的SLAM，但对理论推导一知半解，因此在matlab上
写。 一个开源的跨平台自动化建构系统，用来管理程序构建，不相依于特定编译器 需要编写CMakeLists.txt 文件来定.
今天给大家介绍一个最新的开源工作iaoxuan Lu）完成，开源了代码和数据集，
最近看了一个关于国内AI的报告《中国新一代人工智能科技产业区域竞争力评价指数（2021）》，里面有一
论文阅读：SST-Calib: Simultaneous Spatial-Temporal Parameter Calibration between LIDAR and Camera(ITSC 2022) (注：ITSC为智能交通领域盛会)Motivation对于大多数Visual和lidar融合算法而言，外参标定会极大地影响性能。具体而言，传感器融合算法需要非常精确的传感器之间的外参标定以及时
大家好，我是小66，大家最关心的一个问题是：机器人行业目前的情况如何？在专业人士眼里是怎样的？不知道你怎么看？这里我们选取了知乎上的几位答主，供大家学习交流，欢迎留言区讨论。Qlong不是行业人士，但是就从刚毕业的 哈工大机器人所 硕士同学就业情况看，去往机器人公司的人可能不到5% 如果把自动驾驶和无人机等都算进去，可能也不到15%。当然很大的原因是，相当一部分选择了升学。但是博士毕业生去机器人公
武大+CMU最新开源！全面支持平面/鱼眼/球面相机的实时统一线段检测算法
O-LOAM是如何来进行地面提取的。地面提取的思路 如上图所示，相连的两条扫描线打在地面同一列的两点A()和B()。计算A，B两点高度差 ，平面距离 ，计算 和 构建的三角角度；如果
1. 摘要最近，伦敦大学学院开源了面向对象的SLAM系统DSP-SLAM，它为前景对象构建了一个丰富而精确的稠密3D模型的联合地图，并用稀疏的地标点来表示背景。可以在3种不同的输入模式下以每秒10帧的速度工作：单目、双目或双目+激光雷达。与最近基于深度先验的重建方法相比，物体姿态和形状重建有了改进，并减少了KITTI数据集上的相机跟踪漂移。项目网站：https://jingwenwang95.gi
北理工、毫末智行、波恩大学
本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详
标注工具是处理原始数据的第一关，无论是检测任务、分割任务
编辑丨新机器视觉人体姿态估计是当前计算机视觉领域的热点研究问题。对人体骨架关节点进行准确提取并构建人体骨架模型，为进一步的人体姿态识别、实时交互游戏等应用提供了基础。但是传统的基于RGB图像的方法容易受到光照、阴影、复杂背景的影响，准确度不高并且算法复杂。利用深度图像技术可以有效地解决上述问题，利用深度信息可以快速地进行背景分割，抗干扰性能好，算法效率高。本文主要研究基于深度图像的人体关节定位算法
论文地址: https://arxiv.org/abs/2207.07601项目地址: https://github.com/OpenPerceptionX/ST-P37月4日，ECCV 2022放榜，今年共收到8000多篇投稿，其中1629篇论文被接收，接收率不到20%。上海人工智能实验室自动驾驶团队与上海交通大学严骏驰副教授团队合作的论文《ST-P3: End-to-end Vision-ba
同济大学机器人与人工智能实验室（RAIL）近期发表的 3DV 2022 Oral 论文 **《SDA-SNE: Spatial Discontinuity-Aware Surface Normal Estimation via Multi-Directional Dynamic Programming》**提出一个基于多向动态规划和迭代 多项式插值的端到端法向量估计方法，性能远超现有 SoTA 算
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