自主驾驶中的开放三维世界

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了在大规模户外三维环境中应用开放词汇感知的不足，通过将激光雷达获取的三维点云数据与文本信息结合，提出了一种新的框架，能够直接定位并识别自主驾驶中的物体。研究结果显示，该方法显著提升了开放词汇检测任务的稳健性，具有重要的应用潜力和技术推进价值。

该文章介绍了SemanticSpray++数据集，包含了湿地表面情境下相机、激光雷达和雷达数据的标注信息，为自动驾驶汽车在恶劣天气条件下的性能分析提供了综合性测试环境。

SemanticSpray++ 恶劣天气 数据集 湿地表面 自动驾驶汽车
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