轨迹

  • ICLR 2022 | 操纵3D铰接物体的视觉操纵轨迹学习

    本文是 ICLR 2022入选论文《VAT-Mart: Learning Visual Action Trajectory Proposals for Manipulating 3D ARTiculated Objects》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心董豪课题组与斯坦福大学、腾讯人工智能试验室合作实现。文章提出了一种新型的物体功能可操纵性表示,设计了一个通过交互进行感知学习的框架以学习这个表示,并在百般的物体上实现操纵工作。

    2022年 7月 18日
  • RoLAP 实验室|鉴于凸凸凸的工业臂柔性计划系统

    大界成立的RoLAP实验室(RoboticPlus Laboratory for Autonomy and Perception),由中科院博士后、加州理工物理学博士、大界首席科学家周诚喆领衔,聚集了一批专业的硕博团队,致力于研究工业机器人在智能制造场景下的视觉感知(眼)、静止计划(手)、场景理解(大脑)的协同闭环系统。本文将鉴于RoLAP实验室的研究成果,为各位读者深度解析机器臂静止计划的关键技术。一. 背景介绍随着科学技术的发展,机器人技术正在被广泛应用到各种结构化的场景,比如3C消费电子和汽车工厂等标准化制造

    2022年 6月 17日
  • JUST技术:提升基于GPS轨迹的路网断定精确度

    路网数据对于城市中的很多应用,比如车载导航和线路优化等,都非常重要。传统的路途数据采集方式依赖于采集车,消耗大量的人力物力。随着GPS设备的普及,海量轨迹数据在城市里产生,使我们能够用轨迹数据去天生路网。这个问题在近十年中已经有了广泛的研究,但是其中很多方式的精确度(precision)并不高,特别是上下路途,平行路途等地方。由于轨迹数据在城市内并不是均匀分散的,对于那些车辆频繁通行的地方,我们有没有办法进一步提高这些区域路网断定的精确度呢?

    2021年 4月 7日