基于LiDAR点云的实用人类运动预测
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统人类运动预测方法依赖真实姿态输入的局限性，提出了首个基于单LiDAR的3D人类运动预测方法LiDAR-HMP。该方法通过直接使用原始LiDAR点云来预测未来的人类姿态，显著提高了在实际应用中的准确性和鲁棒性。
本文提出了一种基于单目摄像头和单个LiDAR的方法，用于大规模场景下的3D多人姿态估计。通过设计一种有效的多模态融合策略，并充分利用时间信息来指导网络学习自然和连贯的人类运动，以点云的固有几何约束为自我监督，用图像上的2D特征点进行弱监督，无需依赖于任何3D姿态注释。实验结果表明了该方法的优越性和泛化能力。
