自动驾驶

Adverse Weather Conditions Augmentation of LiDAR Scenes with Latent Diffusion Models

基于潜在扩散模型的激光雷达场景在恶劣天气下的增强

Andrea Matteazzi, Pascal Colling, Michael Arnold, Dietmar Tutsch

机构 * University of Wuppertal（乌珀塔尔大学） ； Aptiv Services Deutschland GmbH（Aptiv Services德国公司） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出基于潜在扩散模型的方法，通过生成模型增强激光雷达场景在恶劣天气下的真实性，提升自动驾驶系统的鲁棒性。

Comments This is an intermediate version of our work

Multimodal Signal Processing For Thermo-Visible-Lidar Fusion In Real-time 3D Semantic Mapping

多模态信号处理用于热-可见-激光雷达融合的实时3D语义制图

Jiajun Sun, Yangyi Ou, Haoyuan Zheng, Chao yang, Yue Ma

机构 * College of Mechatronics and Control Engineering, Shenzhen University（深圳大学机械与控制工程学院） ； School of Robotics, Xi’an-Jiaotong Liverpool University（西安交通大学利物浦大学机器人学院） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出通过多模态信号处理融合热、可见和激光雷达数据，提升实时3D语义制图的精度与语义理解能力，适用于灾害评估和工业维护等场景。

Comments 5 pages,7 figures. Under review

A Preprocessing and Postprocessing Voxel-based Method for LiDAR Semantic Segmentation Improvement in Long Distance

一种用于增强长距离LiDAR语义分割的预处理和后处理体素方法

Andrea Matteazzi, Pascal Colling, Michael Arnold, Dietmar Tutsch

机构 * University of Wuppertal（乌尔姆大学） ； Aptiv Services Deutschland GmbH（APTIV德国服务公司） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出了一种用于增强长距离LiDAR语义分割的预处理和后处理方法，通过多阶段处理和先进模型结合，显著提升了中远距离的mIoU性能。