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智能汽車

802內(nèi)容??

關(guān)注

向廣大IT專業(yè)技術(shù)人員提供智能駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、智能座艙以及所有和智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)的新鮮資訊、前沿技術(shù)、發(fā)展趨勢(shì)等內(nèi)容。

共 802 條

Anything in Any Scene：逼真物體插入（助力各類駕駛數(shù)據(jù)合成）

本文引入了一種新穎且可擴(kuò)展的 Anything in Any Scene 視頻仿真框架，能夠?qū)⑷魏挝矬w集成到任何動(dòng)態(tài)場(chǎng)景視頻中。

2024-03-05 09:39:51

驚艷?。?！特斯拉端到端演示視頻分析

特斯拉使用的還是有中間模塊監(jiān)督的多任務(wù)端到端，所以前端仍然可以顯示出來(lái)obj det和occ的結(jié)果。

2024-03-04 09:51:41

自動(dòng)駕駛特斯拉

2024年自動(dòng)駕駛標(biāo)注行業(yè)是否會(huì)被世界模型所顛覆？

無(wú)論是2D-3D的聯(lián)合障礙物標(biāo)注，還是基于重建點(diǎn)云的clip 的車道線或者Occpuancy 任務(wù)標(biāo)注都還是太貴了

2024-03-01 09:44:05

自動(dòng)駕駛標(biāo)注

解鎖SLAM新紀(jì)元！基于NeRF和3D GS方法綜述

盡管NeRF及其變體有可能捕捉場(chǎng)景的3D幾何結(jié)構(gòu)，但這些模型是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重中隱含定義的。通過(guò)3D網(wǎng)格獲得場(chǎng)景的顯式表示對(duì)于3D重建應(yīng)用是可取的。

2024-02-29 09:38:13

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

直接干上車！DriveVLM：首個(gè)Orin部署的快慢雙系統(tǒng)智駕大模型

今天為大家分享清華&理想最新的工作—DriveVLM，結(jié)合大視覺(jué)語(yǔ)言模型的自動(dòng)駕駛新方案！

2024-02-28 09:59:25

模型自動(dòng)駕駛

美國(guó)首批氫能源汽車怎樣了？加州車主：一開(kāi)始體驗(yàn)就很糟糕

氫燃料汽車的體驗(yàn)幾乎從一開(kāi)始就很糟糕。距離Snell家5英里的一家加氫站在他們決定買(mǎi)車的時(shí)候關(guān)閉了，雖然在后來(lái)又重新開(kāi)放，但最終還是關(guān)閉。

2024-02-27 18:39:21

氫燃料汽車

VAD v2端到端SOTA | 遠(yuǎn)超DriveMLM等方法（地平線）

作者提出了VADv2，這是一個(gè)基于概率規(guī)劃的端到端駕駛模型。在CARLA模擬器中，VADv2運(yùn)行穩(wěn)定，并取得了目前最先進(jìn)的閉環(huán)性能。

2024-02-27 15:14:04

自動(dòng)駕駛技術(shù)

為自動(dòng)駕駛“開(kāi)天眼”！全球首條5G-A車聯(lián)網(wǎng)示范路線落“滬”有哪些看點(diǎn)？

以無(wú)人駕駛為代表的智能駕駛被認(rèn)為是智慧交通的美好未來(lái)。然而，當(dāng)前自動(dòng)駕駛業(yè)界面臨Corner Case難題，無(wú)法規(guī)避“邊角案例/極端情況”的出現(xiàn)，無(wú)法解決“鬼探頭”、異常入侵等問(wèn)題?；诖耍?、車、路協(xié)同的C-V2X被寄予厚望。特別是隨著5G發(fā)展并持續(xù)演進(jìn)，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)能力的增強(qiáng)與豐富，為車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)落地鋪平了道路。

2024-02-23 10:03:32

自動(dòng)駕駛

EfficientViT-SAM：精度不變?cè)仄痫w！

作者提出了EfficientViT-SAM，這是一系列加速的SAM模型。在保留SAM輕量級(jí)的提示編碼器和 Mask 解碼器的同時(shí)，作者用EfficientViT替換了沉重的圖像編碼器。

2024-02-23 09:46:34

模型訓(xùn)練

魚(yú)眼相機(jī)與超聲波傳感器融合實(shí)現(xiàn)鳥(niǎo)瞰近場(chǎng)障礙物感知

本文介紹了魚(yú)眼相機(jī)與超聲傳感器融合實(shí)現(xiàn)鳥(niǎo)瞰圖中近場(chǎng)障礙物感知。準(zhǔn)確的障礙物識(shí)別是自動(dòng)駕駛近場(chǎng)感知范圍內(nèi)的一項(xiàng)基本挑戰(zhàn)。

2024-02-23 09:42:09

自動(dòng)駕駛感知

聊聊視覺(jué)慣性里程計(jì)的IMU預(yù)積分模型

在VIO開(kāi)源框架（如VINS-MONO）中，IMU預(yù)積分部分屬于前端部分，是在采集了IMU數(shù)據(jù)之后就立刻進(jìn)行的運(yùn)算。

2024-02-22 10:25:10

AI 視覺(jué)

爆火Sora的背后 | 聊聊什么是world models！

Wikipedia中介紹的mental model，很明確的指出其可能參與認(rèn)知、推理、決策過(guò)程。

2024-02-22 10:17:39

逆天了！UniVision：BEV檢測(cè)和Occ聯(lián)合統(tǒng)一框架，雙任務(wù)SOTA！

3D感知是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的首要任務(wù)，其目的是利用一系列傳感器（如激光雷達(dá)、雷達(dá)和相機(jī)）獲得的數(shù)據(jù)來(lái)全面了解駕駛場(chǎng)景，用于后續(xù)的規(guī)劃和決策。

2024-02-21 09:25:50

3D 自動(dòng)駕駛

都在搞端到端，試問(wèn)端到端自動(dòng)駕駛的基石到底是什么？

深度學(xué)習(xí)（DL）與自動(dòng)駕駛（AD）的融合標(biāo)志著該領(lǐng)域的重大飛躍，吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注。

2024-02-21 09:14:32

端到端自動(dòng)駕駛

NeRF成為過(guò)去？三維重建邁向3D GS新時(shí)代?。◤?fù)旦大學(xué)最新綜述）

本文對(duì)過(guò)去一年的相關(guān)論文進(jìn)行了全面的綜述。我們根據(jù)特征和應(yīng)用對(duì)分類法進(jìn)行了調(diào)查，介紹了3D Gaussian Splatting的理論基礎(chǔ)。

2024-02-20 09:46:00

模型技術(shù)

SIMPL：用于自動(dòng)駕駛的簡(jiǎn)單高效的多智能體運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)基準(zhǔn)

本文提出了一種用于自動(dòng)駕駛車輛的簡(jiǎn)單高效的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)基線（SIMPL）。

2024-02-20 09:42:36

自動(dòng)駕駛預(yù)測(cè)

聊一聊我們?cè)谶h(yuǎn)距離雙目感知的一些看法

既然特斯拉、百度/極越已經(jīng)在一定規(guī)模下證明了純視覺(jué) L2+ (highway/city, FSD) 的可行性，那為什么還要去研究雙目呢？雙目、LiDAR 相較于 2M 的 30/60/120 和 8M 的 30/120 的區(qū)別是什么？

2024-02-19 10:29:24

『拯救』開(kāi)放異構(gòu)場(chǎng)景 | HEAL：最新可擴(kuò)展協(xié)作感知框架

如何將不斷出現(xiàn)的新異構(gòu)智能體類型加入已有協(xié)作感知系統(tǒng)，同時(shí)確保高感知性能和低加入成本？來(lái)自上海交通大學(xué)、南加州大學(xué)和上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究者們?cè)诒疚闹刑岢隽薍EAL（HEterogeneous ALliance）。

2024-02-19 10:23:10

系統(tǒng)研究

OccNeRF：完全無(wú)需激光雷達(dá)數(shù)據(jù)監(jiān)督

近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也取得了巨大進(jìn)展。3D 感知是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)，為后續(xù)的規(guī)劃決策提供必要信息。

2024-02-07 09:31:19

自動(dòng)駕駛 3D

大模型真能解決一切嗎？關(guān)于知識(shí)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛的一些思考

今年是自動(dòng)駕駛非常卷的一年。無(wú)論是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界，都不斷有新技術(shù)新發(fā)現(xiàn)新思想「涌現(xiàn)」出來(lái)。

2024-02-05 10:56:34

自動(dòng)駕駛大模型

聊聊蘋(píng)果極致的LLM端側(cè)方案

在通常的LLM推理階段，LLM都是直接加載到DRAM中的。一個(gè)7B半精度LLM，完全加載進(jìn)DRAM所需的存儲(chǔ)空間超過(guò)14GB。

2024-02-04 10:20:19

蘋(píng)果內(nèi)存

數(shù)據(jù)為王！如何通過(guò)數(shù)據(jù)一步步構(gòu)建高效的自動(dòng)駕駛算法？

最近，大型語(yǔ)言模型（LLM）和視覺(jué)語(yǔ)言模型（VLM）展示了它們強(qiáng)大的場(chǎng)景理解、駕駛行為推理和預(yù)測(cè)以及智能決策能力，為自動(dòng)駕駛的未來(lái)發(fā)展開(kāi)辟了新的可能性。

2024-02-02 09:29:28

自動(dòng)駕駛模型

Depth Anything：釋放大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)的深度估計(jì)

這項(xiàng)工作提出了Depth Anything，這是一種用于魯棒單目深度估計(jì)的解決方案。目標(biāo)是建立一個(gè)簡(jiǎn)單而強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型，在任何情況下處理任何圖像。

2024-02-01 09:46:04

模型數(shù)據(jù)

超越BEVFusion！又快又好的極簡(jiǎn)BEV融合部署方案

本文提出了一種新的范式，稱為DAL。使用最經(jīng)典的初級(jí)算法，通過(guò)模仿數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)流水線。

2024-02-01 09:41:01

近200+自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集全面調(diào)研！一覽如何數(shù)據(jù)閉環(huán)全流程

本文對(duì)200多個(gè)現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集進(jìn)行了詳盡而系統(tǒng)的回顧和分析。

2024-01-31 09:59:43

自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)

自動(dòng)駕駛仿真大觀！一起聊聊自動(dòng)駕駛仿真這個(gè)行當(dāng)！

今天很榮幸邀請(qǐng)到自動(dòng)駕駛仿真專家張峻川分享自動(dòng)駕駛仿真這個(gè)行當(dāng)，非常推薦想轉(zhuǎn)行的小伙伴仔細(xì)閱讀！

2024-01-30 09:39:36

自動(dòng)駕駛仿真

云端車端MapNeXt全搞定！面向下一代在線高精地圖構(gòu)建

大規(guī)模部署自動(dòng)駕駛汽車需要由一支龐大的車隊(duì)來(lái)構(gòu)建和維護(hù)這些地圖，這些車隊(duì)協(xié)同工作，不斷更新地圖，使車隊(duì)中的自動(dòng)駕駛汽車能夠正常工作。本文對(duì)這些地圖在高度自動(dòng)駕駛（AD）系統(tǒng)中的各種應(yīng)用進(jìn)行了廣泛的綜述。

2024-01-30 09:35:20

智能駕駛地圖

ADMap：用于重建在線矢量化高精地圖的抗干擾框架

本文介紹了ADMap：用于重建在線矢量化高精地圖的抗干擾框架。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中，在線高精（HD）地圖重建對(duì)于規(guī)劃任務(wù)是至關(guān)重要的。最近的研究已經(jīng)開(kāi)發(fā)了若干種高性能的高精地圖重建模型來(lái)滿足這一需求。

2024-01-29 09:36:33

高精地圖自動(dòng)駕駛

檢測(cè)路在何方？YOLOv8終極指南

文章深入探討了YOLOv8在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要性，將其與其他類似模型在準(zhǔn)確性方面進(jìn)行比較，并討論YOLOv8 GitHub倉(cāng)庫(kù)的最新變化。

2024-01-29 09:29:02

計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型

Camera or Lidar？如何實(shí)現(xiàn)魯棒的3D目標(biāo)檢測(cè)？最新綜述！

我們?nèi)嬖u(píng)估了自動(dòng)駕駛中3D物體檢測(cè)算法的穩(wěn)健性。確定了評(píng)估檢測(cè)穩(wěn)健性的三個(gè)關(guān)鍵因素：環(huán)境變化性、傳感器噪聲和誤對(duì)準(zhǔn)。

2024-01-26 10:02:51

自動(dòng)駕駛 3D

馬作的盧飛快！上海AI Lab發(fā)布首個(gè)模仿人類學(xué)習(xí)范式的自動(dòng)駕駛決策框架DiLu

自動(dòng)駕駛技術(shù)近年來(lái)發(fā)展迅速，但目前仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。今天為大家分享ICLR 2024剛剛中稿的工作——DiLu。

2024-01-25 10:09:21

自動(dòng)駕駛技術(shù)

萬(wàn)字總結(jié) | 2023大模型與自動(dòng)駕駛論文走馬觀花

2023年是大模型蓬勃發(fā)展的一年，也是高階自動(dòng)（輔助）駕駛走向現(xiàn)實(shí)和落地的一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。一些頭部自動(dòng)駕駛企業(yè)和學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)也積極的在大模型與自動(dòng)駕駛這個(gè)領(lǐng)域積極探索。

2024-01-24 09:39:40

自動(dòng)駕駛論文

邁向分割的大一統(tǒng)！OMG-Seg：一個(gè)模型搞定所有分割任務(wù)

今天為大家分享大一統(tǒng)分割算法—OMG-Seg！一個(gè)模型搞定所有分割任務(wù)，包括圖像語(yǔ)義分割、實(shí)例分割、全景分割，以及它們的視頻對(duì)應(yīng)任務(wù)、開(kāi)放詞匯設(shè)置、由提示驅(qū)動(dòng)的交互分割（如SAM）和視頻目標(biāo)分割！

2024-01-24 09:24:19

自動(dòng)駕駛算法

什么是diffusion model? 它為什么好用？

這篇工作提出了基于“score”的生成式模型，和DDPM擴(kuò)散模型有著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，后面宋飏博士發(fā)表中 ICLR2021 上的另一篇工作將 NCSN 和 DDPM 在 SDE 視角下進(jìn)行了很好的統(tǒng)一。

2024-01-23 11:31:24

純LiDAR 3D檢測(cè)路在何方？時(shí)序遞歸TimePillars：直接干到200m！

這篇論文主要討論了自動(dòng)駕駛中的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：如何準(zhǔn)確地創(chuàng)建周圍環(huán)境的三維表示。這對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的可靠性和安全性至關(guān)重要。

2024-01-23 10:17:24

自動(dòng)駕駛安全

部署新思路 | Minuet：在 GPU 上加速 3D 稀疏卷積

Minuet 是一款高效 SC 引擎，可在 GPU 上加速 3D 點(diǎn)云網(wǎng)絡(luò)。Minuet 高度利用 GPU on-chip 內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)，提高執(zhí)行并行性和元數(shù)據(jù)成本，并減少 SC 執(zhí)行時(shí)不必要的數(shù)據(jù)訪問(wèn)和計(jì)算。

2024-01-22 10:02:38

引擎架構(gòu)

逆天了！UniVision：BEV檢測(cè)和Occupancy聯(lián)合統(tǒng)一框架，雙任務(wù)SOTA！

在數(shù)據(jù)增強(qiáng)部分，UniVision還提出了一種聯(lián)合占用檢測(cè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略和漸進(jìn)式loss weight調(diào)整策略，以提高多任務(wù)框架訓(xùn)練的效率和穩(wěn)定性。

2024-01-22 09:54:09

模型數(shù)據(jù)

智能車的「ChatGPT時(shí)刻」，還有多遠(yuǎn)？

讓車上的數(shù)字助手幫忙記錄約飯日程，Ta能直接幫你把餐廳也給預(yù)定了。

2024-01-19 12:26:08

WidthFormer：實(shí)時(shí)自動(dòng)駕駛！助力基于Transformer的BEV方案量產(chǎn)

WidthFormer是一種輕量級(jí)且易于部署的BEV變換方法，它使用單層transformer解碼器來(lái)計(jì)算BEV表示。

2024-01-19 09:31:04

自動(dòng)駕駛方案

ICLR'24無(wú)圖新思路！LaneSegNet：基于車道分段感知的地圖學(xué)習(xí)

今天為大家分享OpenDriveLab和復(fù)旦大學(xué)最新的地圖拓?fù)涔ぷ鳌狶aneSegNet，這是第一個(gè)生成lane segment以獲得道路結(jié)構(gòu)完整表示的端到端建圖網(wǎng)絡(luò)，文章也剛剛中稿ICLR 2024！

2024-01-19 09:27:28

模型網(wǎng)絡(luò)

自動(dòng)泊車全面調(diào)研！匯集行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)趨勢(shì)、評(píng)測(cè)指標(biāo)、系統(tǒng)介紹各個(gè)方面！

考慮到自動(dòng)泊車技術(shù)在工業(yè)界的廣泛需求，我們對(duì)自動(dòng)泊車系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)進(jìn)行系統(tǒng)性的調(diào)研。包括自動(dòng)泊車系統(tǒng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)趨勢(shì)、性能評(píng)測(cè)指標(biāo)、自動(dòng)泊車系統(tǒng)各個(gè)子模塊設(shè)計(jì)到的技術(shù)等。

2024-01-18 09:28:26

泊車技術(shù)評(píng)測(cè)

ReSimAD：如何在沒(méi)有真實(shí)數(shù)據(jù)的情況下，提升感知模型的泛化性能

今天為大家分享ICLR 2024剛剛中稿的ReSimAD，ReSimAD可以極大地提升感知模型對(duì)于目標(biāo)域場(chǎng)景的泛化能力，甚至比一些無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域適配的方法還要好。

2024-01-17 09:07:32

模型場(chǎng)景

史上超全自動(dòng)駕駛崗位介紹

國(guó)家政策正在大力推廣新能源智能化汽車，希望越來(lái)越多的伙伴一起加入到自動(dòng)駕駛行業(yè)。

2024-01-16 09:28:09

TimePillars：提升200米以上小目標(biāo)的檢測(cè)能力

這篇論文主要討論了自動(dòng)駕駛中的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：如何準(zhǔn)確地創(chuàng)建周圍環(huán)境的三維表示。這對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的可靠性和安全性至關(guān)重要。

2024-01-15 08:52:34

自動(dòng)駕駛目標(biāo)檢測(cè)

開(kāi)始棄用NeRF？為什么Gaussian Splatting在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景如此受歡迎？

今天為大家分享浙大剛剛出爐的3D Gaussian Splatting綜述，文章首先回顧了3D Gaussian的原理和應(yīng)用，借著全面比較了3D GS在靜態(tài)場(chǎng)景、動(dòng)態(tài)場(chǎng)景和駕駛場(chǎng)景中的性能，最后為未來(lái)指明了研究方向！

2024-01-15 08:47:22

3D 自動(dòng)駕駛

軟硬約束下的軌跡如何生成，理論&代碼詳解！

這篇文章介紹了帶軟硬約束的軌跡優(yōu)化算法框架。第一部份介紹了軟硬約束對(duì)應(yīng)到最優(yōu)求解問(wèn)題數(shù)學(xué)上如何表示，第二部份介紹了貝賽爾曲線的代碼實(shí)現(xiàn)。

2024-01-12 09:48:01

自動(dòng)駕駛技術(shù)

視覺(jué)高精地圖構(gòu)建的全面回顧！一起看看無(wú)圖感知都有哪些落地方案（清華&滴滴）

今天為大家分享剛剛出爐的視覺(jué)高精地圖構(gòu)建綜述（清華&滴滴），文章全面回顧了離線&在線的相關(guān)方法，研究無(wú)圖/輕圖方案的小伙伴們可沖！

2024-01-11 09:29:47

高精地圖自動(dòng)駕駛

Apollo和Carsim/TruckSim聯(lián)合仿真

今天給大家分享的是通過(guò)Apollo和Trucksim的聯(lián)合，實(shí)現(xiàn)本地的實(shí)時(shí)仿真。本文檔適合于初學(xué)者搭建仿真平臺(tái)，研究Apollo系統(tǒng)。

2024-01-10 09:36:19

自動(dòng)駕駛工具

還在搞NeRF？實(shí)時(shí)渲染生成逼真自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)！Street Gaussians：超越所有SOTA！

今天為大家分享一篇浙大&理想聯(lián)合發(fā)布的最新動(dòng)態(tài)城市場(chǎng)景建模工作—Street Gaussians，效果十分驚艷！

2024-01-10 09:25:21

自動(dòng)駕駛視圖

SelfOcc：首篇純視覺(jué)環(huán)視自監(jiān)督三維占有預(yù)測(cè)（清華大學(xué)）

今天自動(dòng)駕駛之心為大家分享清華大學(xué)自動(dòng)化系的最新工作SelfOcc，首篇純視覺(jué)環(huán)視自監(jiān)督三維占有預(yù)測(cè)新方案。文章作者也是自動(dòng)駕駛之心的老朋友黃原輝和鄭文釗博士！

2024-01-09 09:37:36

自動(dòng)駕駛視覺(jué)

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