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Anti-Interferenz-Framework ADMap: ein leistungsstarkes Tool zur Online-Rekonstruktion vektorisierter hochpräziser Karten
Anti-Interferenz-Framework ADMap: ein leistungsstarkes Tool zur Online-Rekonstruktion vektorisierter hochpräziser Karten
- Papierlink: https://arxiv.org/pdf/2401.13172.pdf
- Codelink: https://github.com/hht1996ok/ADMap
Zusammenfassung
Einführung zu Dieser Artikel ADMap, ein Anti-Interferenz-Framework zur Rekonstruktion vektorisierter hochpräziser Online-Karten. Im Bereich des autonomen Fahrens ist die Online-Rekonstruktion hochpräziser Karten für Planungsaufgaben von entscheidender Bedeutung. In den letzten Jahren wurden verschiedene leistungsstarke und hochpräzise Kartenrekonstruktionsmodelle entwickelt, um dieser Nachfrage gerecht zu werden. Aufgrund der Vorhersageverzerrung kann die Punktsequenz innerhalb des Instanzvektors jedoch verwackelt oder gezackt erscheinen, was sich auf nachfolgende Aufgaben auswirkt. Zu diesem Zweck schlägt dieser Artikel ein Anti-Interferenz-Kartenrekonstruktions-Framework ADMap vor. Das ADMap-Framework besteht aus drei Modulen, nämlich Multi-Scale Perceptual Neck (MPN), Instance Interactive Attention (IIA) und Vector Direction Difference Loss (VDDL). Durch die kaskadenartige Untersuchung der Punktreihenfolgebeziehungen zwischen Instanzen und innerhalb von Instanzen kann dieses Modell den Punktreihenfolge-Vorhersageprozess effektiver überwachen und so das Problem des Punktreihenfolge-Jitters lindern. Experimente zeigen, dass ADMap bei nuScenes- und Argoverse2-Datensätzen eine hochmoderne Leistung erzielt. Zahlreiche Ergebnisse zeigen, dass ADMap in komplexen und wechselhaften Fahrszenarien stabile und zuverlässige Kartenelemente generieren kann. Dies ist entscheidend für die Sicherheit und Genauigkeit autonomer Fahrsysteme. Zusammenfassend ist ADMap ein innovatives Anti-Interferenz-Kartenrekonstruktions-Framework, das das Problem des Punktreihenfolge-Jitters effektiv lösen und eine hervorragende Leistung bei tatsächlichen Datensätzen zeigen kann. Diese Forschung ist von großer Bedeutung für die Förderung der Entwicklung autonomer Fahrtechnologien.
Hauptbeiträge
Die Beiträge dieses Artikels sind wie folgt:
1) Dieser Artikel schlägt eine End-to-End-ADMap vor, die eine stabilere vektorisierte Karte mit hoher Präzision rekonstruieren kann;
MPN erhöht die Rechenressourcen nicht durch Methoden, wodurch mehrskalige Informationen genauer erfasst werden können. IIA realisiert effektiv die Interaktion von Informationen zwischen Instanzen und innerhalb von Instanzen und lindert so das Problem des Positionsversatzes der Instanzpunkte. Darüber hinaus nutzt VDDL topologische Informationen, um den Rekonstruktionsprozess von Punktordnungspositionen zu überwachen und Vektorrichtungsunterschiede zu modellieren.
3) ADMap ist in der Lage, vektorisierte hochpräzise Karten in Echtzeit zu rekonstruieren und erreicht die beste Leistung in nuScenes- und Argoverse2-Benchmarks.
Papierbilder und. Tabellen
Zusammenfassung
ADMap ist ein effektives und effizientes vektorisiertes, hochpräzises Kartenrekonstruktionsframework, das die drei Module Multi-Scale Perception, Instanzinteraktionsaufmerksamkeit und Vektorrichtungsdifferenzverlust effektiv nutzt von Kartentopologieverzerrungen, die durch Instanzpunkt-Jitter verursacht werden. Eine große Anzahl von Experimenten zeigt, dass die in diesem Artikel vorgeschlagene Methode die beste Leistung bei den Benchmarks nuScenes und Argoverse2 erzielen kann, und ihre Effizienz wurde ebenfalls überprüft. Wir glauben, dass ADMap der Community dabei helfen kann, die Forschung zu vektorisierten hochpräzisen Kartenrekonstruktionsaufgaben voranzutreiben, um Bereiche wie das autonome Fahren besser zu entwickeln.
Originallink: https://mp.weixin.qq.com/s/O0BoiJZwIQmeeChUZkMMng
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Jun 02, 2024 pm 02:44 PM
Gestern wurde ich während des Interviews gefragt, ob ich irgendwelche Long-Tail-Fragen gestellt hätte, also dachte ich, ich würde eine kurze Zusammenfassung geben. Das Long-Tail-Problem des autonomen Fahrens bezieht sich auf Randfälle bei autonomen Fahrzeugen, also mögliche Szenarien mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit. Das wahrgenommene Long-Tail-Problem ist einer der Hauptgründe, die derzeit den betrieblichen Designbereich intelligenter autonomer Einzelfahrzeugfahrzeuge einschränken. Die zugrunde liegende Architektur und die meisten technischen Probleme des autonomen Fahrens wurden gelöst, und die verbleibenden 5 % der Long-Tail-Probleme wurden nach und nach zum Schlüssel zur Einschränkung der Entwicklung des autonomen Fahrens. Zu diesen Problemen gehören eine Vielzahl fragmentierter Szenarien, Extremsituationen und unvorhersehbares menschliches Verhalten. Der „Long Tail“ von Randszenarien beim autonomen Fahren bezieht sich auf Randfälle in autonomen Fahrzeugen (AVs). Randfälle sind mögliche Szenarien mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit. diese seltenen Ereignisse
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SIMPL: Ein einfacher und effizienter Multi-Agent-Benchmark zur Bewegungsvorhersage für autonomes Fahren
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Originaltitel: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Paper-Link: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Code-Link: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Autor: Hong Kong University of Science und Technologie DJI-Papieridee: Dieses Papier schlägt eine einfache und effiziente Bewegungsvorhersagebasislinie (SIMPL) für autonome Fahrzeuge vor. Im Vergleich zum herkömmlichen Agent-Cent
nuScenes' neuestes SOTA |. SparseAD: Sparse-Abfrage hilft effizientes durchgängiges autonomes Fahren!
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Apr 15, 2024 pm 04:13 PM
Im vergangenen Monat hatte ich aus bekannten Gründen einen sehr intensiven Austausch mit verschiedenen Lehrern und Mitschülern der Branche. Ein unvermeidliches Thema im Austausch ist natürlich End-to-End und der beliebte Tesla FSDV12. Ich möchte diese Gelegenheit nutzen, einige meiner aktuellen Gedanken und Meinungen als Referenz und Diskussion darzulegen. Wie definiert man ein durchgängiges autonomes Fahrsystem und welche Probleme sollten voraussichtlich durchgängig gelöst werden? Gemäß der traditionellsten Definition bezieht sich ein End-to-End-System auf ein System, das Rohinformationen von Sensoren eingibt und für die Aufgabe relevante Variablen direkt ausgibt. Bei der Bilderkennung kann CNN beispielsweise als End-to-End bezeichnet werden, verglichen mit der herkömmlichen Methode zum Extrahieren von Merkmalen + Klassifizieren. Bei autonomen Fahraufgaben werden Eingabedaten verschiedener Sensoren (Kamera/LiDAR) benötigt
