Jadual Kandungan
prediksi dan ramalan pertama Model Dunia Pemanduan Autonomi
Cara membina model penjanaan video berbilang tontonan
Penjanaan video berkualiti tinggi dan kebolehkawalan
Kesimpulan
Rumah Peranti teknologi AI Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Dec 04, 2023 am 08:37 AM
Pemanduan autonomi Penglihatan

Baru-baru ini, konsep model dunia telah mencetuskan gelombang keghairahan, tetapi bidang pemanduan autonomi tidak boleh melihat "api" dari jauh. Pasukan dari Institut Automasi, Akademi Sains China, mencadangkan buat pertama kalinya model dunia berbilang paparan baharu yang dipanggil Drive-WM, bertujuan untuk meningkatkan keselamatan perancangan pemanduan autonomi hujung ke hujung.

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Laman web: https://drive-wm.github.io

URL kertas: https://arxiv.org/abs/2311.17918The first

prediksi dan ramalan pertama Model Dunia Pemanduan Autonomi

Di Seminar Pemanduan Autonomi CVPR2023, dua gergasi teknologi utama Tesla dan Wayve mempamerkan teknologi hitam mereka, dan konsep baharu yang dipanggil "Model Dunia Generatif" menjadi popular dalam bidang pemanduan autonomi. Wayve juga mengeluarkan model AI generatif GAIA-1, menunjukkan keupayaan penjanaan adegan video yang menakjubkan. Baru-baru ini, penyelidik dari Institut Automasi Akademi Sains China juga telah mencadangkan model dunia pemanduan autonomi baharu - Drive-WM, yang merealisasikan model dunia ramalan berbilang pandangan buat kali pertama dan disepadukan dengan lancar dengan penghujung arus perdana semasa. -perancang pemanduan autonomi ke hujung.

Drive-WM mengambil kesempatan daripada keupayaan penjanaan berkuasa model Diffusion untuk menjana adegan video yang realistik.

Bayangkan anda sedang memandu, dan sistem on-board anda meramalkan perkembangan masa depan berdasarkan tabiat pemanduan dan keadaan jalan anda, dan menjana maklum balas visual yang sepadan untuk membimbing pemilihan laluan trajektori. Keupayaan untuk meramal masa depan digabungkan dengan perancang akan meningkatkan keselamatan pemanduan autonomi!

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Ramalan dan perancangan berdasarkan model dunia berbilang paparan. Gabungan model dunia dan pemanduan autonomi hujung ke hujung meningkatkan keselamatan pemanduan

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tibaModel Drive-WM membawa dunia kepada Gabungan model dan perancangan hujung ke hujung membuka lembaran baharu untuk pembangunan hujung ke hujung. -menamatkan pemanduan autonomi. Pada setiap langkah masa, perancang boleh menggunakan model dunia untuk meramalkan kemungkinan senario masa depan, dan kemudian menggunakan fungsi ganjaran imej untuk menilai sepenuhnya.


Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tibaPokok perancangan trajektori hujung ke hujung berdasarkan model dunia boleh ditulis semula

Menggunakan kaedah anggaran terbaik dan teknologi pokok perancangan lanjutan, perancangan yang lebih berkesan dan lebih selamat boleh dicapai

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Drive-WM meneroka dua aplikasi model dunia dalam perancangan hujung ke hujung melalui penyelidikan inovatif

1 Menunjukkan keteguhan model dunia dalam menghadapi senario OOD. Melalui eksperimen perbandingan, penulis mendapati bahawa prestasi perancang hujung ke hujung semasa adalah tidak ideal apabila menghadapi situasi OOD.

Pengarang memberikan gambaran berikut Apabila offset sisi sedikit terganggu pada kedudukan awal, perancang hujung-ke-hujung semasa menghadapi kesukaran mengeluarkan laluan yang dirancang yang munasabah.

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Perancang hujung ke hujung menghadapi kesukaran mengeluarkan laluan perancangan yang munasabah apabila menghadapi situasi OOD.

Keupayaan penjanaan berkuasa Drive-WM memberikan idea baharu untuk menyelesaikan masalah OOD. Pengarang menggunakan video yang dihasilkan untuk memperhalusi perancang dan belajar daripada data OOD, supaya perancang boleh mempunyai prestasi yang lebih baik apabila menghadapi senario sedemikian

2 Ini menunjukkan bahawa pengenalan penilaian senario masa hadapan adalah sangat penting untuk hujung ke hujung Kesan peningkatan perancangan

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Cara membina model penjanaan video berbilang tontonan

Konsistensi ruang penjanaan video berbilang tontonan sentiasa menjadi masalah yang mencabar. Drive-WM memperluaskan keupayaan penjanaan video dengan memperkenalkan pengekodan lapisan temporal, dan mencapai penjanaan video berbilang paparan melalui pemodelan penguraian paparan. Kaedah penjanaan penguraian pandangan ini boleh meningkatkan konsistensi antara tontonan

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Reka bentuk model keseluruhan Drive-WM

Penjanaan video berkualiti tinggi dan kebolehkawalan

penjanaan video berbilang tontonan dengan kebolehkawalan yang sangat baik. Ia menyediakan pelbagai pilihan kawalan untuk mengawal penjanaan video berbilang tontonan melalui teks, susun atur pemandangan dan maklumat gerakan Ia juga menyediakan kemungkinan baharu untuk simulator saraf masa hadapanLakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

seperti menggunakan teks untuk menukar Cuaca dan. pencahayaan: Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba


Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Contohnya, penjanaan pejalan kaki dan suntingan latar depan: Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tibaLakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tibaGunakan kaedah kawalan kelajuan dan arah :

🎜🎜🎜Jana acara yang jarang berlaku, seperti berpusing di persimpangan atau memandu ke rumput tepi 🎜🎜

Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba

Kesimpulan

Drive-WM bukan sahaja menunjukkan keupayaan penjanaan video berbilang tontonan yang berkuasa, tetapi juga mendedahkan potensi besar untuk menggabungkan model dunia dengan model pemanduan hujung ke hujung. Kami percaya bahawa pada masa hadapan, model dunia boleh membantu mencapai sistem pemanduan autonomi hujung ke hujung yang lebih selamat, stabil dan lebih dipercayai.

Atas ialah kandungan terperinci Lakukan perjalanan ke masa hadapan, ramalan berbilang paparan pertama + perancangan model dunia pemanduan autonomi tiba. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Arahan sembang dan cara menggunakannya
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Mengapakah Gaussian Splatting begitu popular dalam pemanduan autonomi sehingga NeRF mula ditinggalkan? Mengapakah Gaussian Splatting begitu popular dalam pemanduan autonomi sehingga NeRF mula ditinggalkan? Jan 17, 2024 pm 02:57 PM

Ditulis di atas & pemahaman peribadi pengarang Gaussiansplatting tiga dimensi (3DGS) ialah teknologi transformatif yang telah muncul dalam bidang medan sinaran eksplisit dan grafik komputer dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Kaedah inovatif ini dicirikan oleh penggunaan berjuta-juta Gaussians 3D, yang sangat berbeza daripada kaedah medan sinaran saraf (NeRF), yang terutamanya menggunakan model berasaskan koordinat tersirat untuk memetakan koordinat spatial kepada nilai piksel. Dengan perwakilan adegan yang eksplisit dan algoritma pemaparan yang boleh dibezakan, 3DGS bukan sahaja menjamin keupayaan pemaparan masa nyata, tetapi juga memperkenalkan tahap kawalan dan pengeditan adegan yang tidak pernah berlaku sebelum ini. Ini meletakkan 3DGS sebagai penukar permainan yang berpotensi untuk pembinaan semula dan perwakilan 3D generasi akan datang. Untuk tujuan ini, kami menyediakan gambaran keseluruhan sistematik tentang perkembangan dan kebimbangan terkini dalam bidang 3DGS buat kali pertama.

Bagaimana untuk menyelesaikan masalah ekor panjang dalam senario pemanduan autonomi? Bagaimana untuk menyelesaikan masalah ekor panjang dalam senario pemanduan autonomi? Jun 02, 2024 pm 02:44 PM

Semalam semasa temu bual, saya telah ditanya sama ada saya telah membuat sebarang soalan berkaitan ekor panjang, jadi saya fikir saya akan memberikan ringkasan ringkas. Masalah ekor panjang pemanduan autonomi merujuk kepada kes tepi dalam kenderaan autonomi, iaitu, kemungkinan senario dengan kebarangkalian yang rendah untuk berlaku. Masalah ekor panjang yang dirasakan adalah salah satu sebab utama yang kini mengehadkan domain reka bentuk pengendalian kenderaan autonomi pintar satu kenderaan. Seni bina asas dan kebanyakan isu teknikal pemanduan autonomi telah diselesaikan, dan baki 5% masalah ekor panjang secara beransur-ansur menjadi kunci untuk menyekat pembangunan pemanduan autonomi. Masalah ini termasuk pelbagai senario yang berpecah-belah, situasi yang melampau dan tingkah laku manusia yang tidak dapat diramalkan. "Ekor panjang" senario tepi dalam pemanduan autonomi merujuk kepada kes tepi dalam kenderaan autonomi (AVs) kes Edge adalah senario yang mungkin dengan kebarangkalian yang rendah untuk berlaku. kejadian yang jarang berlaku ini

Pilih kamera atau lidar? Kajian terbaru tentang mencapai pengesanan objek 3D yang mantap Pilih kamera atau lidar? Kajian terbaru tentang mencapai pengesanan objek 3D yang mantap Jan 26, 2024 am 11:18 AM

0. Ditulis di hadapan&& Pemahaman peribadi bahawa sistem pemanduan autonomi bergantung pada persepsi lanjutan, membuat keputusan dan teknologi kawalan, dengan menggunakan pelbagai penderia (seperti kamera, lidar, radar, dll.) untuk melihat persekitaran sekeliling dan menggunakan algoritma dan model untuk analisis masa nyata dan membuat keputusan. Ini membolehkan kenderaan mengenali papan tanda jalan, mengesan dan menjejaki kenderaan lain, meramalkan tingkah laku pejalan kaki, dsb., dengan itu selamat beroperasi dan menyesuaikan diri dengan persekitaran trafik yang kompleks. Teknologi ini kini menarik perhatian meluas dan dianggap sebagai kawasan pembangunan penting dalam pengangkutan masa depan satu. Tetapi apa yang menyukarkan pemanduan autonomi ialah memikirkan cara membuat kereta itu memahami perkara yang berlaku di sekelilingnya. Ini memerlukan algoritma pengesanan objek tiga dimensi dalam sistem pemanduan autonomi boleh melihat dan menerangkan dengan tepat objek dalam persekitaran sekeliling, termasuk lokasinya,

Di luar ORB-SLAM3! SL-SLAM: Adegan bertekstur lemah ringan, kegelisahan teruk dan lemah semuanya dikendalikan Di luar ORB-SLAM3! SL-SLAM: Adegan bertekstur lemah ringan, kegelisahan teruk dan lemah semuanya dikendalikan May 30, 2024 am 09:35 AM

Ditulis sebelum ini, hari ini kita membincangkan bagaimana teknologi pembelajaran mendalam boleh meningkatkan prestasi SLAM berasaskan penglihatan (penyetempatan dan pemetaan serentak) dalam persekitaran yang kompleks. Dengan menggabungkan kaedah pengekstrakan ciri dalam dan pemadanan kedalaman, di sini kami memperkenalkan sistem SLAM visual hibrid serba boleh yang direka untuk meningkatkan penyesuaian dalam senario yang mencabar seperti keadaan cahaya malap, pencahayaan dinamik, kawasan bertekstur lemah dan seks yang teruk. Sistem kami menyokong berbilang mod, termasuk konfigurasi monokular, stereo, monokular-inersia dan stereo-inersia lanjutan. Selain itu, ia juga menganalisis cara menggabungkan SLAM visual dengan kaedah pembelajaran mendalam untuk memberi inspirasi kepada penyelidikan lain. Melalui percubaan yang meluas pada set data awam dan data sampel sendiri, kami menunjukkan keunggulan SL-SLAM dari segi ketepatan kedudukan dan keteguhan penjejakan.

Adakah anda benar-benar menguasai penukaran sistem koordinat? Isu berbilang sensor yang tidak dapat dipisahkan daripada pemanduan autonomi Adakah anda benar-benar menguasai penukaran sistem koordinat? Isu berbilang sensor yang tidak dapat dipisahkan daripada pemanduan autonomi Oct 12, 2023 am 11:21 AM

Artikel perintis dan utama pertama terutamanya memperkenalkan beberapa sistem koordinat yang biasa digunakan dalam teknologi pemanduan autonomi, dan cara melengkapkan korelasi dan penukaran antara mereka, dan akhirnya membina model persekitaran bersatu. Fokus di sini adalah untuk memahami penukaran daripada kenderaan kepada badan tegar kamera (parameter luaran), penukaran kamera kepada imej (parameter dalaman) dan penukaran unit imej kepada piksel. Penukaran daripada 3D kepada 2D akan mempunyai herotan, terjemahan, dsb. Perkara utama: Sistem koordinat kenderaan dan sistem koordinat badan kamera perlu ditulis semula: sistem koordinat satah dan sistem koordinat piksel Kesukaran: herotan imej mesti dipertimbangkan Kedua-dua penyahherotan dan penambahan herotan diberi pampasan pada satah imej. 2. Pengenalan Terdapat empat sistem penglihatan secara keseluruhannya: sistem koordinat satah piksel (u, v), sistem koordinat imej (x, y), sistem koordinat kamera () dan sistem koordinat dunia (). Terdapat hubungan antara setiap sistem koordinat,

Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Artikel ini sudah cukup untuk anda membaca tentang pemanduan autonomi dan ramalan trajektori! Feb 28, 2024 pm 07:20 PM

Ramalan trajektori memainkan peranan penting dalam pemanduan autonomi Ramalan trajektori pemanduan autonomi merujuk kepada meramalkan trajektori pemanduan masa hadapan kenderaan dengan menganalisis pelbagai data semasa proses pemanduan kenderaan. Sebagai modul teras pemanduan autonomi, kualiti ramalan trajektori adalah penting untuk kawalan perancangan hiliran. Tugas ramalan trajektori mempunyai timbunan teknologi yang kaya dan memerlukan kebiasaan dengan persepsi dinamik/statik pemanduan autonomi, peta ketepatan tinggi, garisan lorong, kemahiran seni bina rangkaian saraf (CNN&GNN&Transformer), dll. Sangat sukar untuk bermula! Ramai peminat berharap untuk memulakan ramalan trajektori secepat mungkin dan mengelakkan perangkap Hari ini saya akan mengambil kira beberapa masalah biasa dan kaedah pembelajaran pengenalan untuk ramalan trajektori! Pengetahuan berkaitan pengenalan 1. Adakah kertas pratonton teratur? A: Tengok survey dulu, hlm

SIMPL: Penanda aras ramalan gerakan berbilang ejen yang mudah dan cekap untuk pemanduan autonomi SIMPL: Penanda aras ramalan gerakan berbilang ejen yang mudah dan cekap untuk pemanduan autonomi Feb 20, 2024 am 11:48 AM

Tajuk asal: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Paper pautan: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Pautan kod: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Unit pengarang: Universiti Sains Hong Kong dan Teknologi Idea Kertas DJI: Kertas kerja ini mencadangkan garis dasar ramalan pergerakan (SIMPL) yang mudah dan cekap untuk kenderaan autonomi. Berbanding dengan agen-sen tradisional

SOTA terbaharu nuScenes |. SparseAD: Pertanyaan jarang membantu pemanduan autonomi hujung ke hujung yang cekap! SOTA terbaharu nuScenes |. SparseAD: Pertanyaan jarang membantu pemanduan autonomi hujung ke hujung yang cekap! Apr 17, 2024 pm 06:22 PM

Ditulis di hadapan & titik permulaan Paradigma hujung ke hujung menggunakan rangka kerja bersatu untuk mencapai pelbagai tugas dalam sistem pemanduan autonomi. Walaupun kesederhanaan dan kejelasan paradigma ini, prestasi kaedah pemanduan autonomi hujung ke hujung pada subtugas masih jauh ketinggalan berbanding kaedah tugasan tunggal. Pada masa yang sama, ciri pandangan mata burung (BEV) padat yang digunakan secara meluas dalam kaedah hujung ke hujung sebelum ini menyukarkan untuk membuat skala kepada lebih banyak modaliti atau tugasan. Paradigma pemanduan autonomi hujung ke hujung (SparseAD) tertumpu carian jarang dicadangkan di sini, di mana carian jarang mewakili sepenuhnya keseluruhan senario pemanduan, termasuk ruang, masa dan tugas, tanpa sebarang perwakilan BEV yang padat. Khususnya, seni bina jarang bersatu direka bentuk untuk kesedaran tugas termasuk pengesanan, penjejakan dan pemetaan dalam talian. Di samping itu, berat

See all articles