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雷鋒網AI研習社按：像LIDAR這樣的3D傳感器經常用于今天的道路場景理解。讓我們簡要地看看它是如何被使用的。在GPS和IMU幫助的情況下，我們將大量的捕獲的點云注冊到預先構建的或累積的3D地圖，然后使用復雜的、計算量大且存儲密集的深度學習方法來檢測和分割運動的障礙物。這些方法被證明是有效的，但是，對于一些簡單的問題，例如：“一個物體切入我的車道嗎”？或者“人行道上有人嗎？”所有這些計算是不必要的。
我們提出的“可編程光幕”傳感器（light curtain sensor）對于機器人和無人車避障問題提供了一種替代解決方案，幾乎不需要計算開銷，同時具有高能效和靈活性。在本次雷鋒網AI研習社公開課中，講者將分享其關于光幕傳感器的設計。
分享主題
一種新型光幕傳感器在機器人避障和無人駕駛中的應用
分享嘉賓
王建
Snap公司Research Scientist，卡內基梅隆大學博士，導師是Aswin Sankaranarayanan教授和Srinivasa Narasimhan教授，主要研究方向為計算機視覺，三維視覺，計算攝影等。其研究工作曾在 CVPR、ICCV、ECCV、ICCP 等發(fā)表并且多次獲得oral presentation機會。
分享提綱
1.傳統(tǒng)3D傳感器。
2.提出的光幕傳感器的原理。
3.傳感器設計和優(yōu)化
4.展示大量實驗結果
分享時間
9月 27 日（星期四）早上 10:00
溫馨提醒
由于講者在美國有時差，因此本場直播在北京時間早上10:00進行，如果錯過直播還可以觀看回放視頻。
直播鏈接
http://www.mooc.ai/open/course/561
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