自动驾驶的未来:多模态传感器钻机

伦敦大学学院博士生袁方正在建造多模态传感器钻机,以探索自动驾驶的未来。

他的最新设置汇集了一套尖端传感器:

📡 60 GHz 雷达(用于 Raspberry Pi 的 DreamHAT+)DreamRF

📷 RGB 深度摄像头 (RealSense D455) 英特尔

🟢 3D 激光雷达 (MID-360) Livox Tech

📶 76--81 GHz 雷达 (AWR1843Boost) 德州仪器

这些多样化的传感模式将使我们能够研究数据融合技术,这些技术可以解锁更强大、更可靠的场景理解------尤其是在具有挑战性的驾驶环境中。

我们的想法是使用基于物理的仿真和深度学习的混合,从现有的 LiDAR 数据生成合成毫米波雷达信号。这种方法可以为缺乏雷达数据的自动驾驶数据集注入新的活力,扩大其实用性并加速以雷达为中心的感知研究。

这项工作强调了像 DreamHAT+ 这样的经济实惠的毫米波雷达如何与其他传感器集成,以探索智能交通领域的下一代应用。

相关推荐
MoRanzhi12032 分钟前
11. Pandas 数据分类与区间分组(cut 与 qcut)
人工智能·python·机器学习·数学建模·分类·数据挖掘·pandas
IT_陈寒11 分钟前
Java并发编程避坑指南:7个常见陷阱与性能提升30%的解决方案
前端·人工智能·后端
sensen_kiss14 分钟前
INT305 Machine Learning 机器学习 Pt.3二元分类和多类分类
大数据·机器学习·分类
星期天要睡觉20 分钟前
计算机视觉(opencv)——嘴部表情检测
人工智能·opencv·计算机视觉
woshihonghonga4 小时前
Jupyter Notebook模块导入错误排查
人工智能
ting_zh6 小时前
PyTorch、TensorFlow、JAX 简介
人工智能·pytorch·tensorflow
数据与人工智能律师6 小时前
AI的法治迷宫:技术层、模型层、应用层的法律痛点
大数据·网络·人工智能·云计算·区块链
椒颜皮皮虾྅7 小时前
【DeploySharp 】基于DeploySharp 的深度学习模型部署测试平台:安装和使用流程
人工智能·深度学习·开源·c#·openvino
迈火7 小时前
PuLID_ComfyUI:ComfyUI中的图像生成强化插件
开发语言·人工智能·python·深度学习·计算机视觉·stable diffusion·语音识别
AI新兵8 小时前
AI大事记10:从对抗到创造——生成对抗网络 (GANs)
人工智能·神经网络·生成对抗网络