自动驾驶实战

清华大学提出基于ESKF的松耦合里程计RINO：一种具有非迭代估计的精确、稳健的雷达惯性里程计 Abstract 精确的定位和建图对于实现自动驾驶车辆的自主导航至关重要。然而，当GNSS信号失效或在极

实现LiDAR和多视角摄像头数据的对齐、可控X-DRIVE：用于驾驶场景的跨模态一致多传感器数据合成 Abstract 近年来，扩散模型在合成驾驶场景中的LiDAR点云或摄像头图像数据方面取得了进展。

轨迹规划中优化预测：学习多个初始解的优化器 Abstract 在许多应用中，如机器人控制、自动驾驶和投资组合管理，需要在严格的运行时间限制下连续地解决相似的优化问题。在这种情况下，局部优化方法的性能对

西安交通大学提出少锚点的端到端车道线检测算法Polar R-CNN Abstract 车道线检测在自动驾驶中是一个关键且充满挑战的任务，特别是在实际场景中，由于车道线可能因其他车辆而被遮挡、形状纤细且

nuPlan最新SOTA，香港科技大学发布基于学习决策范围内的规划PlanScope Abstract 在自动驾驶的背景下，基于学习的方法在规划模块的开发中表现出了很大的潜力。在规划模块的训练过程中，

复旦大学提出基于Mamba的轨迹预测模型DeMo: 将运动预测解耦为方向意图和动态状态 Abstract 准确的交通主体运动预测对于在动态变化环境中确保自动驾驶系统的安全性和效率至关重要。主流方法采用

规划误差降低27%，碰撞率降低33%Senna: 大规模视觉-语言模型与端到端自动驾驶相结合 Abstract 端到端自动驾驶在大规模数据中展示了强大的规划能力，但在复杂、罕见的场景中仍然因常识有限而

如何快速将特斯拉3D感知移植到擎天柱？有可能只需要HeightFormer Abstract 车载3D目标检测技术作为自动驾驶的关键技术受到了广泛关注，但很少有研究关注在3D交通目标检测中应用路边传感

断其一指，无惧！ProFusion3D: 相机或者激光失效仍高效的多传感器融合3D目标检测算法 Abstract 多传感器融合在自动驾驶中的3D目标检测中至关重要，摄像头和激光雷达是最常用的传感器。然