何小鵬:完全無人駕駛還看不到完整的邏輯,可能需要另尋他路
本站 11 月 21 日消息,今晚小鹏汽车董事长何小鹏在微博发表观点称,“高等级自动辅助驾驶,或者有人全自动驾驶都可以看到清晰的路线图,但是完全无人驾驶还看不到完整的逻辑,我甚至认为可能需要另寻他路。”

何小鹏转发了一条关于Cruise首席执行官凯尔·沃格特辞职的报道。沃格特没有解释辞职的原因,但提到了一起事故导致自动驾驶汽车业务暂停并进行安全审查的情况
10月2日晚上,一名女子在旧金山被一辆车猛烈撞击后,掉在了一辆Cruise无人驾驶出租车的前面。虽然Cruise无人驾驶出租车及时刹车,但随后它又试图靠边停车,导致女子被二次碾压并被拖行了大约6米,伤势更加严重。加州车管局在10月25日暂停了Cruise无人驾驶出租车的运营许可。11月7日,Cruise宣布召回全美950辆无人驾驶汽车,并可能继续召回更多车辆

本站注意到,小鹏 XNGP 首批无高精地图城市导航辅助驾驶已开始公测。XNGP 城市智驾采用了轻地图方案,使得城市导航不再受限于高精地图的使用范围和更新时效。该功能在启用 AI 代驾后,用户可以在全国范围内设置起点和终点。只需手动驾驶一次,即可生成记忆地图。之后选择该出行路线时,就可以使用“AI 代驾”功能,实现特定路线或特定场景下的城市导航辅助驾驶
此前,小鹏汽车已对外公布 11 月 XNGP 城市导航辅助驾驶覆盖至 25 城,12 月底开放至 50 城。何小鹏立表示,要挑战 2024 年内,实现 XNGP 在全国主要城市路网(含 1-4 级道路)全覆盖。
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寫在前面&筆者的個人理解三維Gaussiansplatting(3DGS)是近年來在顯式輻射場和電腦圖形學領域出現的一種變革性技術。這種創新方法的特點是使用了數百萬個3D高斯,這與神經輻射場(NeRF)方法有很大的不同,後者主要使用隱式的基於座標的模型將空間座標映射到像素值。 3DGS憑藉其明確的場景表示和可微分的渲染演算法,不僅保證了即時渲染能力,而且引入了前所未有的控制和場景編輯水平。這將3DGS定位為下一代3D重建和表示的潛在遊戲規則改變者。為此我們首次系統性地概述了3DGS領域的最新發展與關

昨天面試被問到了是否做過長尾相關的問題,所以就想著簡單總結一下。自動駕駛長尾問題是指自動駕駛汽車中的邊緣情況,即發生機率較低的可能場景。感知的長尾問題是目前限制單車智慧自動駕駛車輛運行設計域的主要原因之一。自動駕駛的底層架構和大部分技術問題已經解決,剩下的5%的長尾問題,逐漸成了限制自動駕駛發展的關鍵。這些問題包括各種零碎的場景、極端的情況和無法預測的人類行為。自動駕駛中的邊緣場景"長尾"是指自動駕駛汽車(AV)中的邊緣情況,邊緣情況是發生機率較低的可能場景。這些罕見的事件

0.寫在前面&&個人理解自動駕駛系統依賴先進的感知、決策和控制技術,透過使用各種感測器(如相機、光達、雷達等)來感知周圍環境,並利用演算法和模型進行即時分析和決策。這使得車輛能夠識別道路標誌、檢測和追蹤其他車輛、預測行人行為等,從而安全地操作和適應複雜的交通環境。這項技術目前引起了廣泛的關注,並認為是未來交通領域的重要發展領域之一。但是,讓自動駕駛變得困難的是弄清楚如何讓汽車了解周圍發生的事情。這需要自動駕駛系統中的三維物體偵測演算法可以準確地感知和描述周圍環境中的物體,包括它們的位置、

原文標題:SIMPL:ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving論文連結:https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf程式碼連結:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPLobotics單位論文想法:本文提出了一種用於自動駕駛車輛的簡單且有效率的運動預測基線(SIMPL)。與傳統的以代理為中心(agent-cent

目標偵測在自動駕駛系統當中是一個比較成熟的問題,其中行人偵測是最早得以部署演算法之一。在多數論文當中已經進行了非常全面的研究。然而,利用魚眼相機進行環視的距離感知相對來說研究較少。由於徑向畸變大,標準的邊界框表示在魚眼相機當中很難實施。為了緩解上述描述,我們探索了擴展邊界框、橢圓、通用多邊形設計為極座標/角度表示,並定義一個實例分割mIOU度量來分析這些表示。所提出的具有多邊形形狀的模型fisheyeDetNet優於其他模型,並同時在用於自動駕駛的Valeo魚眼相機資料集上實現了49.5%的mAP

軌跡預測在自動駕駛中承擔著重要的角色,自動駕駛軌跡預測是指透過分析車輛行駛過程中的各種數據,預測車輛未來的行駛軌跡。作為自動駕駛的核心模組,軌跡預測的品質對於下游的規劃控制至關重要。軌跡預測任務技術堆疊豐富,需熟悉自動駕駛動/靜態感知、高精地圖、車道線、神經網路架構(CNN&GNN&Transformer)技能等,入門難度很高!許多粉絲期望能夠盡快上手軌跡預測,少踩坑,今天就為大家盤點下軌跡預測常見的一些問題和入門學習方法!入門相關知識1.預習的論文有沒有切入順序? A:先看survey,p

最近一個月由於眾所周知的一些原因,非常密集地和業界的各種老師同學進行了交流。交流中必不可免的一個話題自然是端到端與火辣的特斯拉FSDV12。想藉此機會,整理當下這個時刻的一些想法和觀點,供大家參考和討論。如何定義端到端的自動駕駛系統,應該期望端到端解決什麼問題?依照最傳統的定義,端到端的系統指的是一套系統,輸入感測器的原始訊息,直接輸出任務關心的變數。例如,在影像辨識中,CNN相對於傳統的特徵提取器+分類器的方法就可以稱之為端到端。在自動駕駛任務中,輸入各種感測器的資料(相機/LiDAR

12月15日消息,小鵬汽車剛剛發布了令人期待的消息,他們計劃於2024年1月1日正式推出首款MPV車型,名為小鵬X9。這款車被官方譽為“超智駕大七座”,並標榜其具備“AI深度進化,探索X種可能”。小鵬X9在2023年廣州車展上首次亮相,預售價從38.8萬元起。這款車延續了小鵬汽車家族化設計風格,具有貫穿式燈帶和銳利的頭燈設計。底盤採用了前後一體式鋁壓鑄,車身尺寸為長5293mm、寬1988mm、高1785mm,軸距為3160mm車內裝飾提供了三種不同的配色方案:氣宇灰、月影咖、星夜黑。前座椅配
