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关键词self-driving systems

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自主驾驶新兴技术概述
本文概述了自动驾驶技术及其存在的问题，重点探讨了自动驾驶系统中的感知、地图定位、预测、规划和控制、仿真、车联网及安全等方面，并着重介绍了数据闭环解决自动驾驶问题的框架。
PDFa year ago
ECCV基于像素能量偏置的弃权学习在复杂城市驾驶场景下的异常分割
本文提出了一种名为像素能量偏置遗弃学习（PEBAL）的新的异常分割方法，它探索了基于模型的像素级异常类和内点像素分布的能量模型（EBM）的像素级遗弃学习（AL），通过非平凡联合训练 EBM 和 AL，实现了自适应低罚分配，大大提高了实时自驾
PDF3 years ago
MP3：一个统一的模型用于映射、感知、预测和规划
提出了一种无地图自主驾驶的端到端方法，该方法以原始传感器数据和高级命令（例如，在十字路口左转）作为输入，利用在线地图以及动态代理的当前和未来状态性能预测，并利用一种新颖的神经运动规划器制定可解释决策，同时能够更好地执行命令和比基线和专家驾驶
PDF3 years ago
TrafficSim：学习模拟真实多智体行为
利用 TrafficSim 模拟真实的自动驾驶系统中的多智能体交通模型，以更多样化的人类演示数据为基础，生成人类社交一致的行驶计划，生成更真实、更多样化的交通场景，可作为训练更好的运动规划员的有效数据增强。
PDF3 years ago
CVPRAdvSim: 为自动驾驶车辆生成关键安全场景
本文介绍了 AdvSim，这是一个对任何基于 LiDAR 的自主系统生成安全关键场景的对抗性框架，通过直接从传感器数据模拟获取针对全自主栈的安全关键场景。
PDF3 years ago
CVPR路规：使用语义交互的卷积模型预测驾驶行为
这篇论文提出了一种基于深度卷积模型的统一表征方法，该方法在使用 3D 感知信号和语义地图的基础上，通过深度卷积模型，学习了实体和场景之间的交互，并能够有效地预测自动驾驶系统中实体的行为表现。
PDF5 years ago