Towards a MEMS-based Adaptive LIDAR
Towards a MEMS-based Adaptive LIDAR
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迈向基于 MEMS 的自适应激光雷达
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
S. Koppal
中科院分区：
文献类型：
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作者：
F. Pittaluga;Z. Tasneem;J. Folden;Brevin Tilmon;Ayan Chakrabarti;S. Koppal
我们提出了一种概念验证激光雷达设计，允许根据动态指定的测量模式进行自适应实时测量。我们描述了我们的光学设置和校准，它可以使用扫描 MEMS（微机电）镜进行快速稀疏深度测量。我们通过对跨越一系列环境的静态和动态场景进行测试来验证原型激光雷达设计的有效性。我们展示了基于 CNN 的深度图补全实验，证明我们的传感器可以实现动态场景的自适应深度传感。
We present a proof-of-concept LIDAR design that allows adaptive real-time measurements according to dynamically specified measurement patterns. We describe our optical setup and calibration, which enables fast sparse depth measurements using a scanning MEMS (micro-electro-mechanical) mirror. We validate the efficacy of our prototype LIDAR design by testing on over static and dynamic scenes spanning a range of environments. We show CNN-based depth-map completion experiments which demonstrate that our sensor can realize adaptive depth sensing for dynamic scenes.
DOI：
10.1007/978-3-030-01219-9_2
发表时间：
2018
期刊：
European Conference on Computer Vision
影响因子：
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作者：
Wang, Jian;Bartels, Joseph;Whittaker, William;Sankaranarayanan, Aswin C.;Narasimhan, Srinivasa G.
通讯作者：
Narasimhan, Srinivasa G.
使用三角测量光幕进行敏捷深度感测
DOI：
10.1109/iccv.2019.00799
发表时间：
2019
期刊：
International Conference on Computer Vision
影响因子：
--
作者：
Bartels, Joseph;Wang, Jian;Whittaker, William;Narasimhan, Srinivasa
通讯作者：
Narasimhan, Srinivasa
登记。
DOI：
10.1007/978-1-4939-7647-8_1
发表时间：
2018
期刊：
Neuromethods
影响因子：
--
作者：
Joshi,AnandA
通讯作者：
Joshi,AnandA