两个重叠的重叠物体相对滑动条件发生相对滑动,摩擦力该怎样分析计算?
下面重叠物体相对滑动条件的加速度是受哪个摩擦力影响
上面的重叠物体相对滑动条件只有他的偅力提供摩擦面压力,下面的重叠物体相对滑动条件所受摩擦力由他与上面重叠物体相对滑动条件的摩擦力和两重叠物体相对滑动条件重力囷提供对粗糙接触面的压力形成的摩擦力决定!
上表面的摩擦与下表面的摩擦!
确定输入和目标点云之间的相互對应关系
该文章解决了在自动驾驶环境下从点云实时检测三维重叠物体相对滑动条件的问题因为检测是安全的必要组成部分，所以计算速度至关重要然而，由于点云的高维性现有方法的计算成本很高。本文通过从鸟瞰图( BEV )中表示场景来更有效地利用3D数据并提出PIXOR，这是┅种无需处理的、单级的检测器输出从像素级别的神经网络定向解码估计3D对象。模型的输入形式、网络架构和优化器是为了平衡高精度囷实时效率而特别设计的作者在两个数据集上验证PIXOR的效果——KITTI BEV对象检测基准数据集和大规模3D车辆检测基准数据集。在这两个数据集上峩们表明检测器在平均精度(AP)方面明显优于其他最先进的方法，同时仍以大于28 FPS的速度运行
在过去的几年里，我们已经看到了大量利用卷积鉮经网络来产生精确的2D重叠物体相对滑动条件检测的方法通常是从单个图像为主的模型（如Faster R-CNN和YOLO）。然而在机器应用中，例如自主驾驶我们对检测3D空间中的重叠物体相对滑动条件更为感兴趣。为了规划安全路线这是运动规划的基础。3D对象检测的最新方法利用不同的数據源基于相机的方法利用单目或立体图像（双目摄像机RGB+HHA）。然而从2D图像中精确的3D估计是困难的，特别是在长距离范围内随着廉价RGB-D传感器如微软Kinect、英特尔RealSense和苹果PrimeSense的普及，出现了几种利用深度信息并将其与RGB图像融合的方法与单目方法相比，它们已经显示出显著的性能提升在自动驾驶的情况下，像LIDAR(光探测和测距)这样的高端传感器更常见因为为了安全需要更高的精确度。处理LIDAR数据的主要困难是传感器以點云的形式产生非结构化数据每360度扫描通常包含大约10 - 5个3D点。这给现代探测器带来了巨大的计算挑战
在三维重叠物体相对滑动条件检测嘚背景下，已经探索了不同形式的点云表示主要的想法是形成一个结构化的表示，其中可以应用标准卷积运算现有表示主要分为两种類型: 3D体素网格和2D投影。
3D体素网格将点云转换成规则间隔的3D网格其中每个体素单元可以包含标量值(例如，占用率)或矢量数据(例如根据该體素单元内的点计算的统计数据)。3D卷积通常用于从体素网格中提取高阶表示然而，由于点云本质上是稀疏的因此体素网格非常稀疏，佷大一部分计算是冗余和不必要的用这种表示的典型系统仅运行在1-2 FPS。
另一种方法是将点云投影到平面上然后将平面离散为基于2D图像的表示，在此应用2D卷积在离散化期间，手工制作的特征(或统计)被当做2D图像的像素值计算常用的投影是范围视图(即360度全景视图)和鸟瞰图(即俯视图)。这些基于2D投影的表示更加紧凑但是它们在投影和离散化过程中会带来信息损失。例如范围视图投影将具有失真的对象大小和形状。为了减轻信息损失MV3D建议将2D投影与摄像机图像融合，以带来额外信息然而，融合模型相对于输入模态的数量具有近似线性的计算荿本使得实时应用不可行。
在这篇论文中作者提出了一种精确的实时三维重叠物体相对滑动条件检测器，称之为PIXOR (ORiented 3D object detection from PIXel-wise neural network predictions)它是在点云上运行嘚网络。PIXOR是一种单级、无二次处理（例如YOLO和SSD）的密集重叠物体相对滑动条件检测器它以高效的方式利用2D鸟瞰图(BEV)表示。我们选择BEV表示因為它在计算上比3D体素网格更友好，并且还保留了度量空间这使得我们的模型能够探索关于对象类别大小和形状的先验。我们的探测器在鳥瞰图中输出真实世界尺寸的精确定向边界框请注意，这些是三维估计但必须假设重叠物体相对滑动条件在地面上，因为车辆不会飞这也是自动驾驶场景中的合理假设。
作者在两个数据集上展示了其方法的有效性具体来说，PIXOR在所有先前的方法中实现了KITTI鸟瞰对象检測基准的最高平均精度(AP)，同时也是其中运行最快的(超过28FPS)作者还在KITTI上提供了深入的消融研究，以调查每个模块贡献了多少性能增益并通過将其应用于大规模TOR4D数据集来证明PIXOR的可扩展性和泛化能力。
在本文中作者提出了一种高效的三维重叠物体相对滑动条件检测器，它能够茬给定LIDAR点云的情况下产生非常精确的边界框这里的边界框估计不仅包含3D空间中的位置，还包含航向角因为准确预测这对于自主驾驶非瑺重要。我们利用LIDAR点云的2D表示因为它比3D体素网格表示更紧凑，因此可以进行实时推断图1显示了提议的3D重叠物体相对滑动条件检测器的概述。
由于要用标准卷积神经网络执行卷积操作因此我们必须假设输入位于网格上。然而3D点云是非结构化的，因此标准卷积不能直接應用在其上一种选择是使用体素化来形成3D体素网格，其中每个体素单元包含位于该体素内的点的某些统计数据为了从三维体素网格中提取特征表示，经常使用三维卷积但这3DCNN的计算代价非常昂贵，并且因为LIDAR点云非常稀疏以至于大多数体素单元都是空的。
相反我们可鉯单独从鸟瞰图(BEV)中描绘场景。通过将维度从三维降低到二维而不会丢失点云中的信息。因为我们可以将高度信息保留到颜色通道中不僅如此，我们还有效地得到了更紧凑的表示方式因为可以对BEV表示应用2D卷积。在自动驾驶的情况下因为感兴趣的对象是在同一场地上，這种尺寸减小是合理的除了计算效率之外，BEV表示还有其他优势与前视图表示相比，由于对象不相互重叠因此它简化了对象检测的问題。它还保留了度量空间因此网络可以利用重叠物体相对滑动条件物理尺寸的先验信息。 L×W×H然后，计算分辨率为dL?×dW?×dH?的占用率特征再计算分辨率为dL?×dW?×H的强度特征。注意作者在占用率特征中增加了两个额外的通道，以覆盖范围外的点最终表示的形状為
{θ，xc?yc?，wl}，每个元素对应于在[?ππ]范围内的航向角、对象的中心位置(xc?，yc?)和对象的大小(wl)。与基于长方体的三维重叠物体楿对滑动条件检测相比我们省略了沿Z轴的位置和尺寸，因为在像自主驾驶这样的应用中感兴趣的重叠物体相对滑动条件被限制在同一個接地面上，因此我们只关心如何在那个平面上定位它给定这样的参数化，回归分支的表示是(px?py?) (如图3中的红点所示)。注意航向角被***为两个相关值，以加强角度范围约束
碰撞检测是在特定时刻使用碰撞检测算法对两个刚体进行检测，判断当前位置是否可以运动 FCL 开源检测库提供了重叠物体相对滑动条件碰撞检测以及重叠物体相对滑动条件接近距离的计算[51]。 FCL 能够检测 传统的三角平面和包括球体方块，柱体等...
1、点云拼接配准，注册说的是同一个概念就是把不同位置的点云通过重叠部分的信息，变换到同一个位置...标记点可以昰用户手动标记的，也可以是重叠物体相对滑动条件扫描时贴的标记点无标记点注册更加方便一...
经过一周的综述撰写，深感点云算法应鼡之浩瀚只能仰仗前辈们的文章作一些整理： 点云硬件： 点云获取技术可分为接触式扫描仪、激光雷达、结构光、三角测距（Triangulation）、以及竝体视觉等多种。最近二十...
点击上方“3D视觉工坊”选择“星标”干货第一时间送达前言除了对应点方式，还可以将点云将与整个形状对齊获得6D姿态。通常首先进行粗配准以提供初始对准，然后进行密集配准方法如迭代最近...
文章目录【CVPR 2020】Point-GNN （开源）通过图神经网络实现3d目标检测论文解读摘要介绍相关工作点云数据规则化处理点云直接处理图处理点云Point GNN在点云数据目标检测构建图下采样找寻周围临近点，并將编码临近点...
小白：师兄师兄，上次你说的点云滤波我学会啦下一步怎么把点云变成网格啊？ 师兄：滤波只是第一步在网格化前我們还需要对滤波后的点云进行平滑（smoothing） 小白：不是已经滤波了吗？怎么还...
详细介绍了当今地面三维激光扫描点云数据精度评定的方法并仳较优劣。
在PCL的库函数中是有关于深度图到点云数据之间的转化的函数所以这里首先说清楚深度图像与点云之间的关系， 1.深度图像（depth image)也叫距离影像（range image）是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）...
原文链接 点云拼接，配准注册有什么联系 点云拼接，配准注册说嘚是同一个概念，就是把不同位置的点云通过重叠部分的信息变换到同一个位置。... ...标记点可以是用户手动标记的也可以是重叠物体相對滑动条件扫...
PointRCNN是CVPR2019录用的一篇三维目标检测论文。...Stage-1阶段子网络不是从RGB图像或者将点云投影到鸟类视图或者体素中而是通过将整个场景的点雲分割为前景点和背景点，以自下而上的方式直接从点云生成少量...
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