自动驾驶实战

多车合作自动驾驶框架CoDrivingLLM：基于大语言模型驱动的决策框架 Abstract 目前，全球范围内已开始对联网自动驾驶汽车（CAVs）进行道路测试，但它们在复杂...

南开大学联合同济大学发布最新SOTA Occ OPUS：使用稀疏集进行占据预测，最快实现8帧22FPS Abstract 占据预测任务旨在预测体素化的 3D 环境中的占据状...

定位百度Apollo事故原因SoVAR: 使用LLM重构自动驾驶事故场景 Abstract 自动驾驶系统（ADS）已取得显著进展，并越来越多地应用于安全关键场景。然而，最近...

启发式生成最佳轨迹ReGentS：超32个智能体生成现实世界的安全关键驾驶场景 Abstract 基于机器学习的自动驾驶系统经常面临安全关键场景的挑战，而这些场景在真实世界...

实时性视觉语言模型MiniDrive：使用多帧图像给语言模型为自动驾驶文本标记 Abstract 视觉-语言模型（VLMs）作为自动驾驶中的通用端到端模型，通过问答交互执行...

跨域训练评估BEVal：自动驾驶 BEV 的跨数据集评估框架 Abstract 当前在自动驾驶中的鸟瞰图语义分割研究主要集中在使用单个数据集（通常是nuScenes数据集）...

神经符号PhysORD：结合拉格朗日与数据驱动的越野自动驾驶中的物理运动预测方法# 神经符号PhysORD：结合拉格朗日与数据驱动的越野自动驾驶中的物理运动预测方法 Abs...

可信的人类与人工智能协作：基于人类反馈和物理知识的安全自主驾驶强化学习 Abstract 在自动驾驶领域，开发安全且可信赖的自动驾驶策略仍然是一项重大挑战。近年来，结合人类...

ReLU再进化ReLUMax：自动驾驶的瞬态容错语义分割 Abstract 度学习模型在自动驾驶感知中至关重要，但其可靠性面临着算法限制和硬件故障的挑战。我们通过研究语义分...

震惊，从仿真走向现实，3D Map最大提升超12，Cube R-CNN使用合成数据集迁移到真实数据集 Abstract 由于摄像机视角多变和场景条件不可预测，在动态路边场景...

夜间追踪数据集（LLOT）：涵盖269个场景，13.2万帧数据 Abstract 近年来，随着大规模训练数据集的应用，视觉跟踪领域取得了显著进展。这些数据集支持了复杂算法的...

使用Mamba运动互补(MV-MOS): 多视角实现3D动态物体分割 Abstract 高效地总结稠密的3D点云数据并提取运动物体的运动信息（运动物体分割，MOS）对于自动...

CARLA Drone: 首个实现从不同空中视角进行单目3D目标检测，并提供数据集 Abstract 现有的单目3D检测技术存在一个严重的限制。它们通常只能在有限的基准测试...

​ 01 前言： 3D目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、无人机等领域。由于3D数据的复杂性和多样性，数据预处理在3D目标检测中扮演着...

​ 前言 在CUDA编程中，线程、线程块和网格是三个基本的并行计算单位： 线程 (Thread)：线程是执行基本计算任务的最小单元，每个线程执行相同的代码但处理不同的数据。...

​Abstract 无监督视频对象分割的目标是在视频序列中分割出最显著的对象。然而，复杂背景的存在和多个前景对象的出现使这一任务充满挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种引...

开放世界目标检测：检测区分出未知物体 01 Abstract 开放世界目标检测旨在识别未见过类别的目标，并在提供注释后逐步识别这些目标。与传统的只限于预定义类别的范式不同，...

X射线蒸馏：解决遮挡与稀疏点云3D目标检测 Abstract 本文解决了基于LiDAR的3D目标检测中稀疏性和遮挡性所带来的关键挑战。当前方法通常依赖于补充模块或特定的架构...

特斯拉FSD硬件进化 历经十年，特斯拉自动驾驶软硬件系统不断进化。硬件：HW1.0 到 HW4.0，自研比例与配置性能不断提升。 2013 年，马斯克于推特披露特斯拉正在进...

不惧恶劣天气(3D-LRF):4D雷达与激光雷达融合感知 Abstract 在各种（正常和恶劣）天气条件下检测三维物体对于安全的自动驾驶系统至关重要。最近的方法侧重于使用不...