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BundleTrack · wenbowen123
Rastreamento de pose 6D sem modelo para objetos inéditos.
Percepção e geometriaO DIRETÓRIO DE IA INCORPORADO
Encontre bibliotecas de processamento de nuvens de pontos, calibração e estimativa geométrica.
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Rastreamento de pose 6D sem modelo para objetos inéditos.
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Ferramentas de calibração para sistemas multicâmeras e inerciais de câmeras.
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DexPoint: Aprendizado de reforço de nuvem de pontos generalizável para manipulação hábil do Sim para o Real, CoRL 2022
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Biblioteca de grupos de Lie C++ baseada em Eigen para computação geométrica.
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Biblioteca de visão computacional para processamento, calibração e percepção de imagens.
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Simulador para veículos autônomos construído em Unreal Engine e Unity.
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Algoritmos para filtragem, registro e análise geométrica de nuvens de pontos.
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Kit de ferramentas YOLO para detecção, segmentação, estimativa de pose e rastreamento.
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Implementação de referência de 3D Gaussian Splatting para renderização de campo radiante.
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Biblioteca de pesquisa do vizinho mais próximo somente de cabeçalho C++ usando árvores KD.
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Ferramentas de processamento de dados 3D para nuvens de pontos e percepção geométrica.
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Detecção de objetos 3D em nuvens de pontos usando votação Hough profunda.
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Uma caixa de ferramentas para aprender empurrar e agarrar visualmente com RL.
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API para um ambiente de simulação doméstica multiagente.
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Uma biblioteca para otimização não linear em larga escala.
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Recursos integrados de ROS para planejamento, inferência de predicados, controle de garras e percepção para uso com KUKA LBR IIWA e Universal Robots.
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Ferramentas ROS para calibração olho-mão automatizada.
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Uma demonstração completa de ponta a ponta na qual coletamos dados de treinamento no Unity e usamos esses dados para treinar uma rede neural profunda para prever a pose de um cubo. Este modelo é então implantado em um…
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Implementação de reconstrução 3D métrica feed-forward.
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AI2-THOR source code for interactive visual-AI environments.
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A nuvem de pontos é importante: repensando o impacto de diferentes espaços de observação na aprendizagem de robôs
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Detecta poses de compreensão 6-DoF em nuvens de pontos.
Percepção e geometriaNOTAS DE SELEÇÃO
Escolha ferramentas de acordo com a modalidade do sensor, suposições de calibração e resultados geométricos necessários. Verifique a precisão numérica, os requisitos de tempo de execução e as convenções de dados antes de conectar pipelines.
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