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强化端到端自动驾驶与潜在世界模型
我们提出了一种自我监督的方法，通过潜在世界模型来预测未来的潜在特征，从而提高无需昂贵标签的端到端驾驶性能。
PDF22 days ago
FedDriveScore: 分布式评分驾驶行为的联邦评分
基于联网汽车与云端协作的联邦学习方法和无监督评分模型，能够在不需要标签的情况下准确评估驾驶员的驾驶表现。
PDF6 months ago
从 AI 教练学习赛车：多模态自主驾驶解释对驾驶性能、认知负荷、专业知识和信任的影响
通过一项前后实验，我们测试了模仿人类驾驶专家指令的人工智能教练解释性沟通对驾驶性能、认知负荷、信心、专业知识和观测学习背景下的信任度的影响。结果表明，人工智能驾驶教练对新手教授性能驾驶技能非常有用，并且信息类型和呈现方式对驾驶表现有影响，需
PDF6 months ago
旨在智能驾驶领域中对轻度认知障碍老年驾驶员进行的车内感知和数据分析
设计了低成本的车内传感硬件，能够获取高精度的定位和遥测数据，识别了早期认知变化的重要指标，并且通过机器学习方法在真实的日常驾驶条件下检测认知障碍的早期预警信号。统计分析表明，患有轻度认知障碍的驾驶员表现出更平稳和更安全的驾驶模式，且夜间行程
PDF8 months ago
ICCV自动驾驶中 3D 物体检测的离线评估
在本研究中，我们通过对 16 种物体检测模型在 CARLA 模拟器上的大量实验，首次实证评估了不同检测指标对驾驶性能的预测能力。我们发现 nuScenes 检测得分与驾驶性能的相关性高于广泛采用的平均精度指标，并呼吁谨慎依赖新兴的以规划为中
PDF10 months ago
CVPRSelfD: 从网络数据中自学习的大规模驾驶策略
介绍了 SelfD，一个利用海量在线图片的可扩展驾驶学习框架，使用半监督训练来从未标记数据中学习后效代理。通过利用伪标记步骤进行数据增强，SelfD 表现出可靠的驾驶性能，无需额外的数据收集或注释工作。
PDF2 years ago