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Think2Drive : la première méthode RL basée sur un modèle pour la conduite autonome (Université Jiaotong de Shanghai)
Think2Drive : la première méthode RL basée sur un modèle pour la conduite autonome (Université Jiaotong de Shanghai)
Exécutez avec une maîtrise de niveau expert de CARLA v2.
Titre : Think2Drive : Apprentissage par renforcement efficace en pensant dans un modèle mondial latent pour une conduite autonome quasi-réaliste (dans CARLA-v2)
Affiliation de l'auteur : Université Jiao Tong de Shanghai
Conduite autonome (AD) dans le monde réel, en particulier dans villes La conduite automobile implique de nombreux cas de figure. Le simulateur AD CARLA v2 récemment publié ajoute 39 événements courants aux scénarios de conduite et fournit une plate-forme de test plus proche de la réalité que CARLA v1. Cela pose de nouveaux défis à la communauté. Jusqu'à présent, aucune littérature n'a fait état d'un quelconque succès avec les nouveaux scénarios de CARLA v2, car la plupart des travaux existants doivent s'appuyer sur des règles de planification spécifiques, mais ils ne peuvent pas couvrir CARLA v2 dans des situations plus complexes. . Ce travail forme activement et directement un planificateur, dans l'espoir d'être capable de gérer les cas d'angle de manière flexible et efficace, et estime que c'est aussi l'orientation future d'AD. Au meilleur de nos connaissances, nous développons la première méthode d'apprentissage par renforcement basée sur un modèle, nommée Think2Drive, pour AD, avec un modèle mondial pour apprendre les transitions de l'environnement, qui agit ensuite comme un simulateur neuronal pour former le planificateur. Ce paradigme améliore considérablement l'efficacité de la formation grâce à l'espace d'états de faible dimension et au calcul parallèle des tenseurs dans le modèle mondial.
En conséquence, Think2Drive a pu fonctionner à un niveau expert avec CARLA v2 après 3 jours de formation sur un seul GPU A6000. À notre connaissance, aucun succès (achèvement de l'itinéraire à 100 %) n'a été signalé pour CARLA v2. à ce jour. ). CornerCase-Repository est également proposé, un benchmark qui prend en charge l'évaluation des modèles de conduite à travers des scénarios. De plus, une nouvelle mesure équilibrée est proposée pour évaluer les performances, y compris l'itinéraire parcouru, le nombre d'infractions et la densité des scènes, afin que les scores de conduite puissent fournir plus d'informations sur les performances de conduite réelles.
Les résultats expérimentaux
sont écrits à la fin
Bienvenue dans notre entrepôt ! Il couvre de nombreux domaines techniques, parmi lesquels le BEV, la fusion multimodale, la détection d'occupation de véhicules, la perception visuelle radar à ondes millimétriques, la détection de lignes de voie et la perception 3D, etc. Nous partageons également des critiques et des articles sur les cartes en ligne, l'étalonnage multi-capteurs, Nerf, les modèles à grande échelle, le contrôle de la planification et la prédiction de trajectoire. J'espère que vous aimez notre contenu, et n'oubliez pas de suivre et de suivre notre entrepôt pour des informations plus intéressantes ! Merci pour votre soutien!
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Sujets chauds
Comment résoudre le problème de la longue traîne dans les scénarios de conduite autonome ?
Jun 02, 2024 pm 02:44 PM
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
Le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici, avec des capacités chinoises comparables à celles du GPT-4, et le prix ne représente que près d'un pour cent de celui du GPT-4-Turbo.
May 07, 2024 pm 04:13 PM
Imaginez un modèle d'intelligence artificielle qui non seulement a la capacité de surpasser l'informatique traditionnelle, mais qui permet également d'obtenir des performances plus efficaces à moindre coût. Ce n'est pas de la science-fiction, DeepSeek-V2[1], le modèle MoE open source le plus puissant au monde est ici. DeepSeek-V2 est un puissant mélange de modèle de langage d'experts (MoE) présentant les caractéristiques d'une formation économique et d'une inférence efficace. Il est constitué de 236B paramètres, dont 21B servent à activer chaque marqueur. Par rapport à DeepSeek67B, DeepSeek-V2 offre des performances plus élevées, tout en économisant 42,5 % des coûts de formation, en réduisant le cache KV de 93,3 % et en augmentant le débit de génération maximal à 5,76 fois. DeepSeek est une entreprise explorant l'intelligence artificielle générale
KAN, qui remplace MLP, a été étendu à la convolution par des projets open source
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
Plus tôt ce mois-ci, des chercheurs du MIT et d'autres institutions ont proposé une alternative très prometteuse au MLP – KAN. KAN surpasse MLP en termes de précision et d’interprétabilité. Et il peut surpasser le MLP fonctionnant avec un plus grand nombre de paramètres avec un très petit nombre de paramètres. Par exemple, les auteurs ont déclaré avoir utilisé KAN pour reproduire les résultats de DeepMind avec un réseau plus petit et un degré d'automatisation plus élevé. Plus précisément, le MLP de DeepMind compte environ 300 000 paramètres, tandis que le KAN n'en compte qu'environ 200. KAN a une base mathématique solide comme MLP est basé sur le théorème d'approximation universelle, tandis que KAN est basé sur le théorème de représentation de Kolmogorov-Arnold. Comme le montre la figure ci-dessous, KAN a
Bonjour, Atlas électrique ! Le robot Boston Dynamics revient à la vie, des mouvements étranges à 180 degrés effraient Musk
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas entre officiellement dans l’ère des robots électriques ! Hier, l'Atlas hydraulique s'est retiré "en larmes" de la scène de l'histoire. Aujourd'hui, Boston Dynamics a annoncé que l'Atlas électrique était au travail. Il semble que dans le domaine des robots humanoïdes commerciaux, Boston Dynamics soit déterminé à concurrencer Tesla. Après la sortie de la nouvelle vidéo, elle a déjà été visionnée par plus d’un million de personnes en seulement dix heures. Les personnes âgées partent et de nouveaux rôles apparaissent. C'est une nécessité historique. Il ne fait aucun doute que cette année est l’année explosive des robots humanoïdes. Les internautes ont commenté : Les progrès des robots ont fait ressembler la cérémonie d'ouverture de cette année à des êtres humains, et le degré de liberté est bien plus grand que celui des humains. Mais n'est-ce vraiment pas un film d'horreur ? Au début de la vidéo, Atlas est allongé calmement sur le sol, apparemment sur le dos. Ce qui suit est à couper le souffle
Google est ravi : les performances de JAX surpassent Pytorch et TensorFlow ! Cela pourrait devenir le choix le plus rapide pour la formation à l'inférence GPU
Apr 01, 2024 pm 07:46 PM
Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de
L'IA bouleverse la recherche mathématique ! Le lauréat de la médaille Fields et mathématicien sino-américain a dirigé 11 articles les mieux classés | Aimé par Terence Tao
Apr 09, 2024 am 11:52 AM
L’IA change effectivement les mathématiques. Récemment, Tao Zhexuan, qui a prêté une attention particulière à cette question, a transmis le dernier numéro du « Bulletin de l'American Mathematical Society » (Bulletin de l'American Mathematical Society). En se concentrant sur le thème « Les machines changeront-elles les mathématiques ? », de nombreux mathématiciens ont exprimé leurs opinions. L'ensemble du processus a été plein d'étincelles, intense et passionnant. L'auteur dispose d'une équipe solide, comprenant Akshay Venkatesh, lauréat de la médaille Fields, le mathématicien chinois Zheng Lejun, l'informaticien de l'Université de New York Ernest Davis et de nombreux autres universitaires bien connus du secteur. Le monde de l’IA a radicalement changé. Vous savez, bon nombre de ces articles ont été soumis il y a un an.
NuScenes dernier SOTA SparseAD : les requêtes clairsemées contribuent à une conduite autonome efficace de bout en bout !
Apr 17, 2024 pm 06:22 PM
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
Parlons des systèmes de conduite autonome de bout en bout et de nouvelle génération, ainsi que de quelques malentendus sur la conduite autonome de bout en bout ?
Apr 15, 2024 pm 04:13 PM
Au cours du mois dernier, pour des raisons bien connues, j'ai eu des échanges très intensifs avec divers professeurs et camarades de classe du secteur. Un sujet inévitable dans l'échange est naturellement le populaire Tesla FSDV12 de bout en bout. Je voudrais profiter de cette occasion pour trier certaines de mes pensées et opinions en ce moment pour votre référence et votre discussion. Comment définir un système de conduite autonome de bout en bout et quels problèmes devraient être résolus de bout en bout ? Selon la définition la plus traditionnelle, un système de bout en bout fait référence à un système qui saisit les informations brutes des capteurs et génère directement les variables pertinentes pour la tâche. Par exemple, en reconnaissance d'images, CNN peut être appelé de bout en bout par rapport à la méthode traditionnelle d'extraction de caractéristiques + classificateur. Dans les tâches de conduite autonome, saisir les données de divers capteurs (caméra/LiDAR
