经典文献阅读之--基于激光雷达的4D占用补全与预测

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介绍了基于 激光雷达的4D占用补全与预测。场景补全与预测是自动驾驶汽车等移动智能体研究中的两个常见的感知问题。 现有的方法独立地处理这两个问题，导致这两方面的感知是分开的。 在《LiDAR-based 4D Occupancy Completion and Forecasting》 （https://arxiv.org/pdf/2310.11239.pdf） 中，我们在自动驾驶的背景下 引入了一种新型的激光雷达感知任务，即占用补全与预测（OCF） ，以将这两方面统一到一个整体的框架中。 这项任务需要新的算法来解决总共三项挑战： （1）稀疏到稠密重建；（2）部分到完整补全；（3）3D到4D预测。 为了能够进行监督和评估，我们根据公开的自动驾驶数据集创建了一个大规模数据集，称为OCFBench。我们在数据集上分析了密切相关的现有基线模型和自己模型的性能。 我们展望，本研究将激励并且呼吁在4D感知这一不断发展的重要领域内 ………………………………