


Faites un voyage vers le futur, le premier modèle mondial de conduite autonome de prévision et de planification multi-vues arrive
Récemment, le concept de modèle mondial a déclenché une vague d'enthousiasme, mais le domaine de la conduite autonome ne peut pas regarder le « feu » de loin. Une équipe de l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences a proposé pour la première fois un nouveau modèle mondial à vues multiples appelé Drive-WM, visant à améliorer la sécurité de la planification de bout en bout de la conduite autonome.
Site Web : https://drive-wm.github.io
URL du papier : https://arxiv.org/abs/2311.17918
La première prédiction et planification multi-vues Modèle mondial de conduite autonome
Lors du séminaire de conduite autonome CVPR2023, les deux grands géants de la technologie Tesla et Wayve ont présenté leur technologie noire, et un nouveau concept appelé « Modèle mondial génératif » est devenu populaire dans le domaine de la conduite autonome. Wayve a même publié le modèle d'IA générative GAIA-1, démontrant ses étonnantes capacités de génération de scènes vidéo. Récemment, des chercheurs de l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences ont également proposé un nouveau modèle mondial de conduite autonome - Drive-WM, qui réalise pour la première fois un modèle mondial prédictif multi-vues et s'intègre parfaitement au courant dominant actuel. Planificateur de conduite autonome de bout en bout.
Drive-WM profite des puissantes capacités de génération du modèle Diffusion pour générer des scènes vidéo réalistes.
Imaginez que vous conduisez et que votre système embarqué prédit les développements futurs en fonction de vos habitudes de conduite et des conditions routières, et génère un retour visuel correspondant pour guider la sélection des itinéraires de trajectoire. Cette capacité à prévoir l’avenir combinée à un planificateur améliorera grandement la sécurité de la conduite autonome !
Prévision et planification basées sur des modèles mondiaux multi-vues. La combinaison du modèle mondial et de la conduite autonome de bout en bout améliore la sécurité de conduite
Le modèle Drive-WM amène le monde à La combinaison de modèles et de planification de bout en bout ouvre un nouveau chapitre pour le développement de -fin de la conduite autonome. À chaque pas de temps, le planificateur peut utiliser le modèle mondial pour prédire des scénarios futurs possibles, puis utiliser la fonction de récompense d'image pour les évaluer pleinement.
L'arbre de planification de trajectoire de bout en bout basé sur le modèle mondial peut être réécrit
Drive-WM explore deux applications du modèle mondial dans la planification de bout en bout grâce à des recherches innovantes
1 Démontre la robustesse du modèle mondial face aux scénarios OOD. Grâce à des expériences comparatives, l'auteur a découvert que les performances du planificateur de bout en bout actuel ne sont pas idéales face à des situations OOD.
L'auteur donne l'image suivante. Lorsqu'un léger décalage latéral est perturbé par rapport à la position initiale, le planificateur de bout en bout actuel a du mal à produire un itinéraire planifié raisonnable.
Le planificateur de bout en bout a du mal à générer des itinéraires de planification raisonnables face à des situations OOD.
La puissante capacité de génération de Drive-WM fournit de nouvelles idées pour résoudre les problèmes OOD. L'auteur utilise les vidéos générées pour affiner le planificateur et apprendre des données OOD, afin que le planificateur puisse avoir de meilleures performances face à de tels scénarios
2 Cela montre que l'introduction de l'évaluation des scénarios futurs est très importante pour. de bout en bout L'effet d'amélioration de la planification
Comment construire un modèle de génération de vidéo multi-vues
La cohérence spatio-temporelle de la génération de vidéo multi-vues a toujours été un problème difficile. Drive-WM étend les capacités de génération vidéo en introduisant un codage de couche séquentiel et réalise une génération vidéo multi-vues grâce à la modélisation de la décomposition des vues. Cette méthode de génération de décomposition des vues peut grandement améliorer la cohérence entre les vues
Conception globale du modèle Drive-WM
Génération et contrôlabilité vidéo de haute qualité
Drive -WM permet une haute qualité génération vidéo multi-vues avec une excellente contrôlabilité. Il offre une variété d'options de contrôle pour contrôler la génération de vidéos multi-vues via le texte, la disposition de la scène et les informations de mouvement. Il offre également de nouvelles possibilités pour les futurs simulateurs neuronaux
, telles que l'utilisation de texte pour modifier la météo et. éclairage :
Par exemple, génération de piétons et montage au premier plan :
Utilisez les méthodes de contrôle de vitesse et de direction :
Générez des événements rares, comme faire demi-tour à une intersection ou rouler dans l'herbe latérale
Conclusion
Drive-WM démontre non seulement ses puissantes capacités de génération de vidéos multi-vues, mais révèle également le grand potentiel de la combinaison du modèle mondial avec le modèle de conduite de bout en bout. Nous pensons qu’à l’avenir, les modèles mondiaux pourront contribuer à créer un système de conduite autonome de bout en bout plus sûr, plus stable et plus fiable.
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Écrit ci-dessus et compréhension personnelle de l'auteur Le Gaussiansplatting tridimensionnel (3DGS) est une technologie transformatrice qui a émergé dans les domaines des champs de rayonnement explicites et de l'infographie ces dernières années. Cette méthode innovante se caractérise par l’utilisation de millions de gaussiennes 3D, ce qui est très différent de la méthode du champ de rayonnement neuronal (NeRF), qui utilise principalement un modèle implicite basé sur les coordonnées pour mapper les coordonnées spatiales aux valeurs des pixels. Avec sa représentation explicite de scènes et ses algorithmes de rendu différenciables, 3DGS garantit non seulement des capacités de rendu en temps réel, mais introduit également un niveau de contrôle et d'édition de scène sans précédent. Cela positionne 3DGS comme un révolutionnaire potentiel pour la reconstruction et la représentation 3D de nouvelle génération. À cette fin, nous fournissons pour la première fois un aperçu systématique des derniers développements et préoccupations dans le domaine du 3DGS.

Hier, lors de l'entretien, on m'a demandé si j'avais posé des questions à longue traîne, j'ai donc pensé faire un bref résumé. Le problème à longue traîne de la conduite autonome fait référence aux cas extrêmes dans les véhicules autonomes, c'est-à-dire à des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. Le problème perçu de la longue traîne est l’une des principales raisons limitant actuellement le domaine de conception opérationnelle des véhicules autonomes intelligents à véhicule unique. L'architecture sous-jacente et la plupart des problèmes techniques de la conduite autonome ont été résolus, et les 5 % restants des problèmes à longue traîne sont progressivement devenus la clé pour restreindre le développement de la conduite autonome. Ces problèmes incluent une variété de scénarios fragmentés, de situations extrêmes et de comportements humains imprévisibles. La « longue traîne » des scénarios limites dans la conduite autonome fait référence aux cas limites dans les véhicules autonomes (VA). Les cas limites sont des scénarios possibles avec une faible probabilité d'occurrence. ces événements rares

0. Écrit à l'avant&& Compréhension personnelle que les systèmes de conduite autonome s'appuient sur des technologies avancées de perception, de prise de décision et de contrôle, en utilisant divers capteurs (tels que caméras, lidar, radar, etc.) pour percevoir l'environnement et en utilisant des algorithmes et des modèles pour une analyse et une prise de décision en temps réel. Cela permet aux véhicules de reconnaître les panneaux de signalisation, de détecter et de suivre d'autres véhicules, de prédire le comportement des piétons, etc., permettant ainsi de fonctionner en toute sécurité et de s'adapter à des environnements de circulation complexes. Cette technologie attire actuellement une grande attention et est considérée comme un domaine de développement important pour l'avenir des transports. . un. Mais ce qui rend la conduite autonome difficile, c'est de trouver comment faire comprendre à la voiture ce qui se passe autour d'elle. Cela nécessite que l'algorithme de détection d'objets tridimensionnels du système de conduite autonome puisse percevoir et décrire avec précision les objets dans l'environnement, y compris leur emplacement,

Écrit précédemment, nous discutons aujourd'hui de la manière dont la technologie d'apprentissage profond peut améliorer les performances du SLAM (localisation et cartographie simultanées) basé sur la vision dans des environnements complexes. En combinant des méthodes d'extraction de caractéristiques approfondies et de correspondance de profondeur, nous introduisons ici un système SLAM visuel hybride polyvalent conçu pour améliorer l'adaptation dans des scénarios difficiles tels que des conditions de faible luminosité, un éclairage dynamique, des zones faiblement texturées et une gigue importante. Notre système prend en charge plusieurs modes, notamment les configurations étendues monoculaire, stéréo, monoculaire-inertielle et stéréo-inertielle. En outre, il analyse également comment combiner le SLAM visuel avec des méthodes d’apprentissage profond pour inspirer d’autres recherches. Grâce à des expériences approfondies sur des ensembles de données publiques et des données auto-échantillonnées, nous démontrons la supériorité du SL-SLAM en termes de précision de positionnement et de robustesse du suivi.

Le premier article pilote et clé présente principalement plusieurs systèmes de coordonnées couramment utilisés dans la technologie de conduite autonome, et comment compléter la corrélation et la conversion entre eux, et enfin construire un modèle d'environnement unifié. L'objectif ici est de comprendre la conversion du véhicule en corps rigide de caméra (paramètres externes), la conversion de caméra en image (paramètres internes) et la conversion d'image en unité de pixel. La conversion de 3D en 2D aura une distorsion, une traduction, etc. Points clés : Le système de coordonnées du véhicule et le système de coordonnées du corps de la caméra doivent être réécrits : le système de coordonnées planes et le système de coordonnées des pixels Difficulté : la distorsion de l'image doit être prise en compte. La dé-distorsion et l'ajout de distorsion sont compensés sur le plan de l'image. 2. Introduction Il existe quatre systèmes de vision au total : système de coordonnées du plan de pixels (u, v), système de coordonnées d'image (x, y), système de coordonnées de caméra () et système de coordonnées mondiales (). Il existe une relation entre chaque système de coordonnées,

La prédiction de trajectoire joue un rôle important dans la conduite autonome. La prédiction de trajectoire de conduite autonome fait référence à la prédiction de la trajectoire de conduite future du véhicule en analysant diverses données pendant le processus de conduite du véhicule. En tant que module central de la conduite autonome, la qualité de la prédiction de trajectoire est cruciale pour le contrôle de la planification en aval. La tâche de prédiction de trajectoire dispose d'une riche pile technologique et nécessite une connaissance de la perception dynamique/statique de la conduite autonome, des cartes de haute précision, des lignes de voie, des compétences en architecture de réseau neuronal (CNN&GNN&Transformer), etc. Il est très difficile de démarrer ! De nombreux fans espèrent se lancer dans la prédiction de trajectoire le plus tôt possible et éviter les pièges. Aujourd'hui, je vais faire le point sur quelques problèmes courants et des méthodes d'apprentissage introductives pour la prédiction de trajectoire ! Connaissances introductives 1. Existe-t-il un ordre d'entrée pour les épreuves de prévisualisation ? R : Regardez d’abord l’enquête, p

Titre original : SIMPL : ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Lien article : https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Lien code : https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Affiliation de l'auteur : Université des sciences de Hong Kong et technologie Idée DJI Paper : cet article propose une base de référence de prédiction de mouvement (SIMPL) simple et efficace pour les véhicules autonomes. Par rapport au cent agent traditionnel

Écrit à l'avant et point de départ Le paradigme de bout en bout utilise un cadre unifié pour réaliser plusieurs tâches dans les systèmes de conduite autonome. Malgré la simplicité et la clarté de ce paradigme, les performances des méthodes de conduite autonome de bout en bout sur les sous-tâches sont encore loin derrière les méthodes à tâche unique. Dans le même temps, les fonctionnalités de vue à vol d'oiseau (BEV) denses, largement utilisées dans les méthodes de bout en bout précédentes, rendent difficile l'adaptation à davantage de modalités ou de tâches. Un paradigme de conduite autonome de bout en bout (SparseAD) centré sur la recherche clairsemée est proposé ici, dans lequel la recherche clairsemée représente entièrement l'ensemble du scénario de conduite, y compris l'espace, le temps et les tâches, sans aucune représentation BEV dense. Plus précisément, une architecture clairsemée unifiée est conçue pour la connaissance des tâches, notamment la détection, le suivi et la cartographie en ligne. De plus, lourd
