Edge Computing-Based Collaborative Vehicles 3D Mapping in Real Time
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cooperative vehicles are better able to detect the environment and self-localize than a single vehicle. Cooperative vehicles can quickly cover the entire environment by communicating and cooperating with each other and can also reduce localization and mapping error by merging the cooperative vehicle information from observation and navigation. In this paper, we propose a novel algorithm for an effective solution of navigation and mapping for cooperative vehicles in an unknown environment. We present an improved centralized and collaborative monocular simultaneous localization and mapping (CCM-SLAM) approach. The proposed algorithm can accurately compute the transformation matrix for cooperative vehicle maps and reduce the communication delay, data loss among vehicles and decrease the bandwidth demand. The quaternion and credibility similarity transformation (QC-Sim(3)) method we proposed is used to accurately merge the matched maps and accomplish loop closures. The sending messages at variable frequencies (SMVF) method we proposed and an improved detection and resending lost data (I-DRLD) method we proposed can improve the accuracy of pose estimation. SMVF solves the time-delay problem by sending messages to the vehicles at flexible frequencies while I-DRLD detects and resends the lost data. We also adopt Intra-frame Feature Compression (IFC) to decrease the bandwidth demand in the process of the transmitting data. The experiments demonstrate the superiority of our proposed algorithm compared with the state-of-the-art methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle