何暁鵬氏: 完全な無人運転の完全なロジックはまだ不明であり、別の方法を見つける必要があるかもしれません。
11月21日の当サイトのニュース今夜、小鵬汽車の何小鵬会長が微博で自身の意見を述べ、「高度な自動運転支援や完全自動運転の明確なロードマップは見られるが、 」
何暁鵬氏は、クルーズ最高経営責任者カイル・フォークト氏の辞任報道に関するメッセージを転送しました。フォークト氏は辞任の理由については説明しなかったが、自動運転車の運行停止と安全性の見直しにつながった事件を挙げた。サンフランシスコの車がクルーズの無人タクシーの前に転落した。クルーズの自動運転タクシーはブレーキが間に合ったものの、路肩に停車しようとしたため、女性は二度目に轢かれて約6メートル引きずられ、負傷はさらに重篤となった。カリフォルニア州陸運局は10月25日、クルーズ社の無人タクシー営業免許を停止した。 11 月 7 日、クルーズは米国で 950 台の自動運転車のリコールを発表し、今後もさらに多くの車両がリコールされる可能性があると発表しました。高精度地図を使用しないPeng XNGP都市ナビゲーション支援運転の最初のバッチが公開テストを開始した。 XNGP アーバン スマート ドライビングはライト マップ ソリューションを採用しているため、アーバン ナビゲーションは高精度マップの使用範囲や更新時間によって制限されなくなります。この機能により、AI運転を有効にすると、全国の始点と終点を設定できるようになります。手動で一度駆動するだけでメモリマップが生成されます。後で移動ルートを選択するときに、「AI 運転」機能を使用して、特定のルートまたは特定のシナリオで都市ナビゲーション支援運転を実現できます。
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上記と著者の個人的な理解 3 次元ガウシアンプラッティング (3DGS) は、近年、明示的な放射線フィールドとコンピューター グラフィックスの分野で出現した革新的なテクノロジーです。この革新的な方法は、数百万の 3D ガウスを使用することを特徴とし、主に暗黙的な座標ベースのモデルを使用して空間座標をピクセル値にマッピングする神経放射線場 (NeRF) 方法とは大きく異なります。明示的なシーン表現と微分可能なレンダリング アルゴリズムにより、3DGS はリアルタイム レンダリング機能を保証するだけでなく、前例のないレベルの制御とシーン編集も導入します。これにより、3DGS は、次世代の 3D 再構築と表現にとって大きな変革をもたらす可能性のあるものとして位置付けられます。この目的を達成するために、私たちは 3DGS 分野における最新の開発と懸念について初めて体系的な概要を提供します。

昨日の面接で、ロングテール関連の質問をしたかと聞かれたので、簡単にまとめてみようと思いました。自動運転のロングテール問題とは、自動運転車におけるエッジケース、つまり発生確率が低い考えられるシナリオを指します。認識されているロングテール問題は、現在、単一車両のインテリジェント自動運転車の運用設計領域を制限している主な理由の 1 つです。自動運転の基礎となるアーキテクチャとほとんどの技術的問題は解決されており、残りの 5% のロングテール問題が徐々に自動運転の開発を制限する鍵となってきています。これらの問題には、さまざまな断片的なシナリオ、極端な状況、予測不可能な人間の行動が含まれます。自動運転におけるエッジ シナリオの「ロング テール」とは、自動運転車 (AV) におけるエッジ ケースを指します。エッジ ケースは、発生確率が低い可能性のあるシナリオです。これらの珍しい出来事

0.前面に書かれています&& 自動運転システムは、さまざまなセンサー (カメラ、ライダー、レーダーなど) を使用して周囲の環境を認識し、アルゴリズムとモデルを使用することにより、高度な知覚、意思決定、および制御テクノロジーに依存しているという個人的な理解リアルタイムの分析と意思決定に。これにより、車両は道路標識の認識、他の車両の検出と追跡、歩行者の行動の予測などを行うことで、安全な運行と複雑な交通環境への適応が可能となり、現在広く注目を集めており、将来の交通分野における重要な開発分野と考えられています。 。 1つ。しかし、自動運転を難しくしているのは、周囲で何が起こっているかを車に理解させる方法を見つけることです。これには、自動運転システムの 3 次元物体検出アルゴリズムが、周囲環境にある物体 (位置を含む) を正確に認識し、記述することができる必要があります。

自動運転では軌道予測が重要な役割を果たしており、自動運転軌道予測とは、車両の走行過程におけるさまざまなデータを分析し、将来の車両の走行軌跡を予測することを指します。自動運転のコアモジュールとして、軌道予測の品質は下流の計画制御にとって非常に重要です。軌道予測タスクには豊富な技術スタックがあり、自動運転の動的/静的知覚、高精度地図、車線境界線、ニューラル ネットワーク アーキテクチャ (CNN&GNN&Transformer) スキルなどに精通している必要があります。始めるのは非常に困難です。多くのファンは、できるだけ早く軌道予測を始めて、落とし穴を避けたいと考えています。今日は、軌道予測に関するよくある問題と入門的な学習方法を取り上げます。関連知識の紹介 1. プレビュー用紙は整っていますか? A: まずアンケートを見てください。

12月15日のニュースによると、Xpeng Motorsは、Xpeng X9と呼ばれる最初のMPVモデルを2024年1月1日に正式に発売する予定であるというエキサイティングなニュースを発表したばかりです。この車は公式には「超スマート運転の7人乗り」として称賛されており、「Xの可能性を探求するためのAIの深い進化」を誇っている。 Xpeng X9は2023年の広州モーターショーでデビューし、前売り価格は38万8,000元からとなっている。この車は Xpeng Motors ファミリースタイルのデザインを継承しており、スルータイプのライトストリップとシャープなヘッドライトデザインを備えています。シャシーは前後一体アルミダイキャスト製、ボディサイズは全長5293mm×全幅1988mm×全高1785mm、ホイールベース3160mm、室内装飾はチーユグレー、ムーンシャドーコーヒー、ムーンシャドーコーヒーの3色を設定。そしてスターリーナイトブラック。フロントシート

原題: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving 論文リンク: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf コードリンク: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL 著者単位: 香港科学大学DJI 論文のアイデア: この論文は、自動運転車向けのシンプルで効率的な動作予測ベースライン (SIMPL) を提案しています。従来のエージェントセントとの比較

先頭と開始点に書かれている エンドツーエンドのパラダイムでは、統一されたフレームワークを使用して自動運転システムのマルチタスクを実現します。このパラダイムの単純さと明確さにも関わらず、サブタスクにおけるエンドツーエンドの自動運転手法のパフォーマンスは、依然としてシングルタスク手法に比べてはるかに遅れています。同時に、以前のエンドツーエンド手法で広く使用されていた高密度鳥瞰図 (BEV) 機能により、より多くのモダリティやタスクに拡張することが困難になります。ここでは、スパース検索中心のエンドツーエンド自動運転パラダイム (SparseAD) が提案されています。このパラダイムでは、スパース検索は、高密度の BEV 表現を使用せずに、空間、時間、タスクを含む運転シナリオ全体を完全に表します。具体的には、統合されたスパース アーキテクチャが、検出、追跡、オンライン マッピングなどのタスク認識のために設計されています。さらに、重い

目標検出は自動運転システムにおいて比較的成熟した問題であり、その中でも歩行者検出は最も初期に導入されたアルゴリズムの 1 つです。ほとんどの論文では非常に包括的な研究が行われています。ただし、サラウンドビューに魚眼カメラを使用した距離認識については、あまり研究されていません。放射状の歪みが大きいため、標準のバウンディング ボックス表現を魚眼カメラに実装するのは困難です。上記の説明を軽減するために、拡張バウンディング ボックス、楕円、および一般的な多角形の設計を極/角度表現に探索し、これらの表現を分析するためのインスタンス セグメンテーション mIOU メトリックを定義します。提案された多角形モデルの FisheyeDetNet は、他のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、同時に自動運転用の Valeo 魚眼カメラ データセットで 49.5% の mAP を達成しました。
