发表于 2024-01-31 15:15 IP属地：未知
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基于激光雷达的自动驾驶，基础网络是斯坦福大学的中国学生搞出来
向年轻人学习，中国年轻人在前沿科技研究领域确实了不起。特别是AI领域，猫猫读到的相关论文作者都带中国名字。猫猫最近也在做2d视觉往3d视觉转型，发现大多数深度网络都是基于PointNet或者PointNet++的。我把论文讲解视频贴出来，供大家的孩子学习，中文发音，英文PPT。中老年论坛，大多数孩子都快上大学了吧
从3d相机和激光雷达里面出来的3d点云干扰极大，无序排列，变化无常。传统算法完全处理不了，所以ai在这种场景下有很大的优势。pointNet直接从点云推出物体的3d框图和对物体进行分类。自动驾驶基本框架就这样了
PointNet的神奇之处在于它可以直接从点云分布的空间关系，推导出物体的种类。比如a和b，马和猫都是相似的姿态。a和c，马的两种姿态，PointNet都能准确区分出来
自动驾驶系统的难度就在训练数据的收集和标定。要实现更高级的驾驶级别，就要增加更多类型的传感器。人有6感，但自动驾驶也就1感，视觉和激光雷达融合只能算1感，都是深度数据
用于工业机器人焊接的VoteNet，从一张点云中找到2块交叉铁板的粗略3d框图，然后跟CAD模型做ICP精确点云对位，最终找到焊缝，生成机器人距路径。这个网络就是基于PointNet的，中国学生了不起，年轻人了不起
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本帖最后由 HotCat 于 2024-01-31 16:16 编辑 ]
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