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SparseDrive: 通过稀疏场景表示实现端到端自主驾驶
稀疏驾驶 (SparseDrive) 是一种新的端到端自动驾驶范例，通过使用稀疏表示和并行动作规划，结合多模式问题建模和冲突感知重评分模块，实现了任务性能和效率的显著提升。
PDFa month ago
基于人类认知和重量自适应的越野自主驾驶运动规划
提出一种基于人类认知和成本评估的自适应运动规划器，以实现自动驾驶车辆在复杂地形和挑战性场景中的稳定高效行驶。通过构建多层地图描述不同的越野地形特征，并利用 CNN-LSTM 网络学习人类驾驶员在各种越野情景下规划的轨迹，设计了基于原始轨迹和
PDF2 months ago
Dyna-LfLH：从学习到幻影中学习动态环境中的敏捷导航
本文提出了一种自我监督学习方法，用于安全学习地面机器人在密集和动态障碍物环境中导航的运动规划器。通过设计和学习新的潜在分布，并从中获取动态障碍物的样本，我们的动态学习方法在模拟和实际环境中得到了比基线方法高达 25% 的成功率。
PDF3 months ago
计划、姿势与前行：走向开放世界的文本转动作生成
该研究提出了名为 PRO-Motion 的拆分与解决框架，由运动规划器、姿势扩散器和动作扩散器三个模块组成，通过指示大型语言模型生成描述目标动作关键姿势的脚本序列，转化为真实的运动，从而实现了从复杂的开放世界提示生成多样且逼真的运动。
PDF6 months ago
自主驾驶可微分的集成运动预测和规划学习代价函数
我们提出了一种可微分的预测 - 规划框架，使用一个可微分的非线性优化器作为运动规划器，通过神经网络预测周围代理人的轨迹并为自主车辆优化轨迹，我们的模型使用真实世界的驾驶数据集进行训练，并在开环测试和闭环测试中得到验证，拥有比基线模型更好的性
PDF2 years ago
双臂桌面物体重排的高效任务规划
研究使用两个机器臂解决多物体重新排列的问题，并开发了有效的任务规划算法来安排拾取和放置序列，以节省时间和提高效率。
PDF2 years ago
一个分层式行人行为模型，生成交通模拟中真实的人类行为
本文提出了一种分层行人行为模型，通过使用行为树生成高层次决策，使用自适应社交力模型由底层运动规划器产生可执行的机动，将完整的实现集成到 GeoScenario Server 中，扩展了其车辆仿真能力，允许模拟涉及车辆和行人的测试场景，以协助
PDF2 years ago