datmo

2D激光雷达移动物体检测跟踪系统

datmo是一款为配备2D激光雷达的机器人平台设计的移动物体检测跟踪系统。它可准确估算矩形物体的位置、速度、方向和尺寸。系统使用自适应断点检测算法聚类，搜索式矩形拟合算法提取L形，并结合卡尔曼滤波器进行运动和形状跟踪。datmo兼容ROS，提供可视化功能，适用于自动驾驶和移动机器人领域的物体跟踪。

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介绍相关项目

Hierarchical-Localization - 模块化的6自由度视觉定位工具箱实现分层定位方法

Githubhloc图像检索开源项目特征匹配特征提取视觉定位

这是一个用于6自由度视觉定位的开源工具箱。它采用分层定位方法，结合图像检索和特征匹配技术，提供快速、准确和可扩展的定位能力。该工具箱整合了图像匹配和运动恢复结构(SfM)领域的研究成果，可重现多个室内外视觉定位基准的最佳结果，并支持实现和调试新的定位流程。

awesome-lane-detection - 车道线检测研究综述，论文、代码与数据集汇总

Github开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉论文综述车道检测

本项目整理了车道线检测领域的研究论文、代码实现、数据集和教程资源。内容包括2017年至今的深度学习方法、3D检测、弱监督等主流技术。收录了公开数据集和开源代码,为研究提供参考。项目持续更新最新进展,是该领域的重要资源汇总。

SensorsCalibration - 开源多传感器标定工具箱助力自动驾驶系统优化

GithubOpenCalib传感器标定多传感器融合开源项目自动驾驶

SensorsCalibration是一个开源的多传感器标定工具箱，专注于自动驾驶领域。这个工具箱提供了IMU、LiDAR、摄像头和雷达等传感器的内参和外参标定方法。它支持基于目标和无目标的标定，同时具备手动和自动标定模式。此外，SensorsCalibration还包含工厂标定和传感器到车辆坐标系的在线标定功能。通过提高传感器融合的精度，这个工具箱为自动驾驶系统的开发和优化提供了重要支持。

py-motmetrics - 多目标跟踪性能评估Python库

GithubMOT指标Python库多目标跟踪开源项目性能评估数据分析

py-motmetrics是一个评估多目标跟踪(MOT)性能的Python库。它实现了CLEAR-MOT和ID等评估指标,支持多种距离度量,可跟踪每帧事件,并提供灵活的求解器后端。该库兼容MOTChallenge基准,使用pandas进行数据分析,易于扩展。py-motmetrics为研究人员和开发者提供了全面评估和比较多目标跟踪算法性能的工具。

ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架

GithubOK-Robot室内导航开源框架开源项目机器人操作物体抓取

OK-Robot是一个零样本模块化框架，集成了先进的导航和操作模型，用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体，成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术，OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。

YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用

GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv6是一款高效的目标检测框架，提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡，支持量化和移动端部署，适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能，扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域，还可广泛应用于安防、交通等多个领域。

RT-2 - 基于PALM-E构建的下一代机器人模型，集成了视觉编码和语言嵌入

GithubRT-2人工智能动作模型开源项目机器人视觉语言

RT-2是基于PALM-E构建的下一代机器人模型，集成了视觉编码和语言嵌入。该模型利用大规模网络数据集和机器人数据，能够将视觉和语义线索转换为机器人控制动作。RT-2的架构易于部署，简化了多重感官数据的处理，提高了行动预测的效率。其广泛的应用场景包括自动化工厂、医疗保健和智能家居。通过详细的安装步骤和使用示例，用户可以轻松集成该模型到现有系统中。

xtreme1 - 开源多模态训练数据平台，专注于数据标注、管理和本体管理，支持计算机视觉和大模型项目

AI驱动工具GithubXtreme1多模式训练数据开源项目数据标注计算机视觉

Xtreme1是一款开源多模态训练数据平台，专注于数据标注、管理和本体管理，支持计算机视觉和大模型项目。凭借AI驱动工具，高效进行2D/3D物体检测、分割及LiDAR-摄像头融合，提升效率。平台具有强大的数据管理和质量监控功能，并提供模型结果可视化，辅助模型评估。Xtreme1云端版本长期免费，安装方便，兼容多种操作系统和硬件。

awesome-tiny-object-detection - 微小目标检测研究前沿技术与资源汇总

Github人工智能小目标检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉

该项目汇集微小目标检测领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖普通微小目标、微小人脸和微小行人检测等多个子领域,同时提供相关数据集、综述文章和挑战赛信息。项目为研究人员和从业者提供了解该领域最新进展的重要参考。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

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