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从三维点云中估计自我运动和动态运动分离，以积累数据并改善三维物体检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于三维点云序列的实时方法，用于自动驾驶车辆在复杂城市环境下的安全导航。该方法通过时间上下文聚合实现动态检测和运动参数估计，可适用于常见道路参与者和其他物体类别。研究还分析了不同的时间上下文聚合策略，并与现有解决方案进行了比较。
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关键要点
- 提出了一种基于三维点云序列的实时方法。
- 该方法通过时间上下文聚合实现动态检测和运动参数估计。
- 适用于自动驾驶车辆在复杂城市环境下的安全导航。
- 能够估计常见道路参与者（如车辆和行人）的运动。
- 可推广到其他未在训练数据中出现的物体类别。
- 对不同的时间上下文聚合策略进行了深入分析。
- 提供了与现有解决方案的比较结果，基于KITTI场景流数据集。
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