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基于学习的规划：nuPlan 实际自动驾驶基准
机器学习已在自动驾驶的感知和预测任务中取代了传统的手工方法，但在规划任务中，基于机器学习的技术采纳速度较慢。本文介绍了世界上第一个真实世界的自动驾驶数据集和基准测试，旨在测试基于机器学习的规划器处理多样化行驶场景并做出安全高效决策的能力。数
PDF4 months ago
ICMC-ASR: 2024 年 ICASSP 车载多通道自动语音识别挑战
促进驾驶场景下的语音处理和识别研究，建立在 ISCSLP 2022 举办的智能座舱语音识别挑战（ICSRC）成功的基础上，我们推出 ICASSP 2024 车载多通道自动语音识别（ICMC-ASR）挑战。该挑战收集了 100 多小时的多通道
PDF6 months ago
自动驾驶的语言提示
提出了第一个针对 3D、多视角和多帧空间中驾驶场景的以物体为中心的语言提示集 NuPrompt，并构建了包括 35,367 个语言描述的新的基准数据集。基于该数据集，提出了一种以语言提示为基础的驾驶任务，使用语言提示来预测描述物体在不同视角
PDF10 months ago
自动驾驶预训练视觉问答模型的性能分析
这篇简短研究在回答与驾驶场景相关的问题的背景下，对 ViLBERT、ViLT 和 LXMERT 这三种流行的视觉问答（VQA）模型进行初步分析。通过比较计算机视觉专家提供的参考答案与模型输出答案的相似性来评估这些模型的性能。分析了多模态架构
PDFa year ago
DRAMA: 驾驶中的联合风险定位和字幕
提出了一种联合风险定位和风险解释的研究方向，使用 DRAMA 数据集探索了交互式驾驶场景中的多方面联合风险定位和字幕，其中包括多任务预测架构的基准测试和详细分析。
PDF2 years ago
通过脑机接口检测情绪时行车任务的影响分析
本文提出了一个框架，专注于使用机器学习和深度学习算法使用脑机接口和脑电波发现情绪变化，并在听音乐和驾驶模拟器等两个场景中进行了实验，结果证明了在这种情况下使用脑机接口可以实现高准确率的情绪检测，达到了 99％的准确率。
PDF2 years ago
结构与运动的随机视频预测
本文提出了将视频观察结果分解为静态和动态部分，分别建模于场景结构和车辆主体运动、动态物体运动，来分离结构和运动的影响，从而更好地预测复杂驾驶场景中的未来运动。
PDF2 years ago
神经点光场
采用神经隐式点光场方法实现体积渲染，通过几百个样本进行射线投射，通过点云实现大场景动态渲染视频，与现有的方法相比，新方法的视角预测能力更强。
PDF3 years ago
RODNet: 一种实时雷达物体检测网络，由相机雷达融合的物体三维定位进行交叉监督
本文提出了一种名为 RODNet 的深度雷达物体检测网络，通过摄像机和雷达融合算法进行交叉监督，可以在实时的条件下有效地检测无线电频率 (RF) 图像中的物体。经过广泛的实验，我们的算法在各种驾驶条件下呈现了鲁棒性，并取得了 86％的平均精
PDF3 years ago
INTERACTION 数据集：一个具有语义地图的国际交互式驾驶场景中的对抗与合作的动作数据集
本文提出一个交互式驾驶场景中带有语义地图的国际性对抗合作运动数据集（INTERACTION 数据集），包括多样的驾驶场景、不同文化的驾驶行为、交互式和复杂的行为等特点，可支持运动预测、行为建模等多项研究领域。
PDF5 years ago
VIENA2：一款驾驶预测数据集
本论文介绍了一个新的数据集 VIENA2，包括五种常见的自动驾驶场景，提供超过 15K 的全高清视频、多种传感器测量结果以及 25 个不同动作类别标注，使用新的多模态 LSTM 结构进行动作预测，并进行了全面的数据统计和技术评估。
PDF6 years ago