这段代码看起来是一个简单的 ROS 2 节点的主函数，用于初始化 ROS 2，创建 PlanningNode 实例，执行节点的主循环以及最后关闭 ROS 2。：初始化 ROS 2，传入命令行参数argc和argv。：创建了一个名为的类的实例，使用分配内存并返回一个指向该内存的智能指针。：打印启动信息，使用 ROS 2 的日志记录功能记录消息到节点的日志。：执行节点的主循环，可能是节点的主要逻辑或者

等。

如果知道每一个点 s b s_b sb​在边界的值,那么仅仅可以通过最小化 c ( s , s b ) + g ( s b ) c(s, s_b)+ g(s_b) c(s,sb​)+g(sb​)计算节点s的最优值， c ( s , s b ) c(s, s_b) c(s,sb​)通过s和sb之间的距离乘以到达s所在单元的代价。公式中的第1项为s→ s x 的代价，第2项为 s x → s y 的代

式中：ｙ 是ｓ１ 到ｓｙ 的距离，取决于当前栅格的代价及ｇ（ｓ１）、ｇ（ｓ２）代价之差［５］．此时ｇ（ｓ）可由式（４）求解到邻边上的插值点或者端点的最小代价得到，ｂｏｕｎｄａｒｙ（ｓ）是｛ｓ１ｓ→２，ｓ２ｓ→３，ｓ３ｓ→４，ｓ４ｓ→５，ｓ５ｓ→６，ｓ６ｓ→７，ｓ７ｓ→８，ｓ８ｓ→１｝邻边上点的集合．。式中：ｆ（ｓ）表示从起点经节点ｓ到目标点路径的代价估计值，ｇ（ｓ）

里面的anchor_handler是 SparseBox3DKeyPointsGenerator。对应的配置文件：(用的是rasnet50和fpn)加载anchor:(应该是那个npy文件)应该是关于box解码后处理相关的。

请注意，我们还在data_converter中生成map_annos，默认roi_size为（30,60），如果你想要一个不同的范围，你可以在tools/data_converter/nuscenes_converter.py中修改roi_sze。pip install mmcv_full-1.7.1-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl（特别注意，要去下载cu116的m

值得注意的是，我们的预训练管道在nuScenes验证集上实现了73.2NDS，3D语义分割实现了79.4 mIoU，实现了最先进的比较结果。nerf能够捕获语义和准确的几何形状，逐渐被用于完成不同的感知任务，包括全光分割[23]、目标检测[82,83]、分割[35]和实例分割[103]。已经得到了[1,3,8,69,74,75]的良好发展，并在各种下游任务中显示出了其作为骨干初始化的能力。基于对比

View-of-Delft（VoD）数据集是一个新的汽车数据集，包含8600帧同步和校准的64层激光雷达、（立体）相机和3+1D雷达数据，这些数据是在复杂的城市交通中采集的。它由123000多个3D边界框注释组成，其中包括26000多个行人、10000个骑自行车的人和26000个汽车标签。

包括这两个模块，我们称为BEVFusion4D的框架在3D对象检测方面取得了最先进的结果，在nuScenes验证集上分别有72.0%的mAP和73.5%的NDS，在nuScenes测试集上分别为73.3%的mAP与74.7%的NDS。基于FusionFormer对输入模态表示的灵活适应性，我们提出了一种深度预测分支，可以添加到框架中，以提高基于相机的检测任务中的检测性能。我们在nuScenes数据

在 VSCode 中对 Python 进行多卡（多GPU）调试，尤其是对于深度学习任务（例如使用 PyTorch 或 TensorFlow），你需要结合 VSCode 的调试功能与分布式训练框架来实现。多卡调试通常意味着你要调试并行的计算任务，这需要协调多个 GPU 的计算资源和并发代码的执行。