Aug, 2023

可解释的端到端驾驶模型用于隐式场景理解

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TL;DR通过传感器数据获取综合场景信息，并为下游任务提供基础，对于自动驾驶车辆的安全至关重要，本文提出了一种端到端的可解释性隐式驾驶场景理解模型，通过规划模块引导提取隐式高维场景特征作为场景理解结果，并使用辅助感知任务进行可视化验证，实验证明我们的方法在 CARLA 基准测试上达到了最新的最高水平，并能够获取体现与驾驶相关的更丰富的场景信息，实现下游规划的卓越性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于多模态传感器融合的深度神经网络用于端到端自主驾驶和场景理解

    本研究旨在利用深度学习和多模态传感器融合技术提高端到端自动驾驶的性能和泛化能力，通过同时实现场景理解和车辆控制命令的像素级语义分割来测试该深度学习驱动的自动驾驶模型在高度逼真的仿真城市驾驶条件下的性能和通用能力，结果显示，该模型定位和避障等任务的成功率强于先前的模型，并验证了多模态传感器融合和场景理解子任务的协同作用提高了模型的性能和可行性。

    May, 2020

  • 时空事件图像用于动态场景理解

    该论文介绍了关于动态场景理解的研究，主要涉及自动驾驶、道路事件检测、视频活动检测、持续学习等内容。

    Dec, 2023

  • 基于语义深度云地图和多智能体技术的端到端自动驾驶

    本文提出了一种深度学习模型，通过端到端和多任务学习方法进行训练，同时执行感知和控制任务，用于自动驾驶车辆的点对点导航；在 CARLA 模拟器上进行评估，同时与其他已有模型进行比较和消融实验，实现了更高的驾驶分数。

    Apr, 2022

  • 预训练图神经网络基于自动驾驶的智能交通场景理解模型

    基于图注意力网络的通用预训练场景理解模型能够学习交通场景的通用交互和推理，支持各种下游任务，通过在城市和高速公路场景中进行验证实验，证明了该模型具有广泛应用的潜力，并通过消融实验展示了预训练任务设计的有效性。

    Apr, 2024

  • 朝向驾驶场景理解：用于学习驾驶行为和因果推理的数据集

    介绍了 Honda Research Institute Driving Dataset（HDD），这是一个挑战性数据集，包括 104 小时的人类真实驾驶行为。同时还提出了一种新的注释方法来研究未剪辑数据序列中的驾驶行为，通过训练和测试基线算法，展示了所提出任务的可行性。

    Nov, 2018

  • 通过详细的 3D 物体表征实现场景理解

    本文提出了一种基于 3D 可变形线框的高分辨率车辆对象表示，该表示能精细地建模单个点和面的水平，结合此表示和明确的 3D 场景模型，我们能够对场景进行更细致和准确的理解并从单个视角评估多个对象的位置与视点的单眼 3D 姿态估计。

    Nov, 2014

  • 端到端自动驾驶的实际与虚拟域统一

    通过利用虚拟数据来处理自动驾驶的数据合并问题，并通过 DU-drive 实现了端到端自动驾驶的无监督域融合框架，达到了更好的性能表现和解释能力。

    Jan, 2018

  • 隐式潜变量模型用于场景一致运动预测

    本研究针对自主车辆安全规划的需求，提出基于图神经网络的场景一致性运动预测模型，并取得在运动预测和交互理解方面的最新进展，证明其对实现更安全、更舒适的运动规划具有显著意义。

    Jul, 2020

  • 自主驾驶的大规模神经场景渲染

    本文提出一种大规模神经渲染方法来合成自主驾驶场景 (READ)，通过各种采样方案，可以在 PC 上合成大规模驾驶场景。我们提出一个 ω 渲染网络来表示驾驶场景，该网络从稀疏点云中学习神经描述符。实验表明，我们的模型在大规模驾驶场景中表现良好，并可以缝合和编辑驾驶场景。

    May, 2022

  • 面向室内移动代理的多模态多任务场景理解模型

    本文探讨了个性化移动智能体中的感知系统需要开发室内场景理解模型，该模型能够理解 3D 几何、捕捉客观性、分析人类行为等，并且描述了 MMISM（多模态输入多任务输出室内场景理解模型）来解决室内环境数据量不足以及杂乱信息融合等问题，并表明 MMISM 在 3D 目标检测结果上优于传统单一任务模型。

    Sep, 2022