Oben geschrieben und pers?nliches Verst?ndnis des Autors. Dreidimensionales Gaussplatting (3DGS) ist eine transformative Technologie, die in den letzten Jahren in den Bereichen explizite Strahlungsfelder und Computergrafik entstanden ist. Diese innovative Methode zeichnet sich durch die Verwendung von Millionen von 3D-Gau?kurven aus, was sich stark von der Neural Radiation Field (NeRF)-Methode unterscheidet, die haupts?chlich ein implizites koordinatenbasiertes Modell verwendet, um r?umliche Koordinaten auf Pixelwerte abzubilden. Mit seiner expliziten Szenendarstellung und differenzierbaren Rendering-Algorithmen garantiert 3DGS nicht nur Echtzeit-Rendering-F?higkeiten, sondern führt auch ein beispielloses Ma? an Kontrolle und Szenenbearbeitung ein. Dies positioniert 3DGS als potenziellen Game-Changer für die 3D-Rekonstruktion und -Darstellung der n?chsten Generation. Zu diesem Zweck geben wir erstmals einen systematischen überblick über die neuesten Entwicklungen und Anliegen im Bereich 3DGS.

Gestern wurde ich w?hrend des Interviews gefragt, ob ich irgendwelche Long-Tail-Fragen gestellt h?tte, also dachte ich, ich würde eine kurze Zusammenfassung geben. Das Long-Tail-Problem des autonomen Fahrens bezieht sich auf Randf?lle bei autonomen Fahrzeugen, also m?gliche Szenarien mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit. Das wahrgenommene Long-Tail-Problem ist einer der Hauptgründe, die derzeit den betrieblichen Designbereich intelligenter autonomer Einzelfahrzeugfahrzeuge einschr?nken. Die zugrunde liegende Architektur und die meisten technischen Probleme des autonomen Fahrens wurden gel?st, und die verbleibenden 5 % der Long-Tail-Probleme wurden nach und nach zum Schlüssel zur Einschr?nkung der Entwicklung des autonomen Fahrens. Zu diesen Problemen geh?ren eine Vielzahl fragmentierter Szenarien, Extremsituationen und unvorhersehbares menschliches Verhalten. Der ?Long Tail“ von Randszenarien beim autonomen Fahren bezieht sich auf Randf?lle in autonomen Fahrzeugen (AVs). Randf?lle sind m?gliche Szenarien mit geringer Eintrittswahrscheinlichkeit. diese seltenen Ereignisse

Originaltitel: SIMPL: ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving Paper-Link: https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf Code-Link: https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPL Autor: Hong Kong University of Science und Technologie DJI-Papieridee: Dieses Papier schl?gt eine einfache und effiziente Bewegungsvorhersagebasislinie (SIMPL) für autonome Fahrzeuge vor. Im Vergleich zum herk?mmlichen Agent-Cent

Neuer Titel: Sparse4Dv3: Advancing End-to-End 3D Detection and Tracking Technology Papierlink: https://arxiv.org/pdf/2311.11722.pdf Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: Codelink: https://github. com/linxuewu/ Inhalt neu geschrieben von Sparse4D: Die Zugeh?rigkeit des Autors ist Horizon Company. Thesenidee: Im autonomen Fahrwahrnehmungssystem sind 3D-Erkennung und -Verfolgung zwei grundlegende Aufgaben. Dieser Artikel befasst sich eingehender mit diesem Bereich basierend auf dem Sparse4D-Framework. In diesem Artikel werden zwei zus?tzliche Trainingsaufgaben vorgestellt (temporales Instanz-Denoising-TemporalInstanceDenoising und Qualit?tssch?tzung-Q).

0. Vorab geschrieben&& Pers?nliches Verst?ndnis, dass autonome Fahrsysteme auf fortschrittlichen Wahrnehmungs-, Entscheidungs- und Steuerungstechnologien beruhen, indem sie verschiedene Sensoren (wie Kameras, Lidar, Radar usw.) verwenden, um die Umgebung wahrzunehmen, und Algorithmen und Modelle verwenden für Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung. Dies erm?glicht es Fahrzeugen, Verkehrszeichen zu erkennen, andere Fahrzeuge zu erkennen und zu verfolgen, das Verhalten von Fu?g?ngern vorherzusagen usw. und sich so sicher an komplexe Verkehrsumgebungen anzupassen. Diese Technologie erregt derzeit gro?e Aufmerksamkeit und gilt als wichtiger Entwicklungsbereich für die Zukunft des Transportwesens . eins. Aber was autonomes Fahren schwierig macht, ist herauszufinden, wie man dem Auto klarmachen kann, was um es herum passiert. Dies erfordert, dass der dreidimensionale Objekterkennungsalgorithmus im autonomen Fahrsystem Objekte in der Umgebung, einschlie?lich ihrer Standorte, genau wahrnehmen und beschreiben kann.

Die Trajektorienvorhersage spielt eine wichtige Rolle beim autonomen Fahren. Unter autonomer Fahrtrajektorienvorhersage versteht man die Vorhersage der zukünftigen Fahrtrajektorie des Fahrzeugs durch die Analyse verschiedener Daten w?hrend des Fahrvorgangs. Als Kernmodul des autonomen Fahrens ist die Qualit?t der Trajektorienvorhersage von entscheidender Bedeutung für die nachgelagerte Planungssteuerung. Die Trajektorienvorhersageaufgabe verfügt über einen umfangreichen Technologie-Stack und erfordert Vertrautheit mit der dynamischen/statischen Wahrnehmung des autonomen Fahrens, hochpr?zisen Karten, Fahrspurlinien, F?higkeiten in der neuronalen Netzwerkarchitektur (CNN&GNN&Transformer) usw. Der Einstieg ist sehr schwierig! Viele Fans hoffen, so schnell wie m?glich mit der Flugbahnvorhersage beginnen zu k?nnen und Fallstricke zu vermeiden. Heute werde ich eine Bestandsaufnahme einiger h?ufiger Probleme und einführender Lernmethoden für die Flugbahnvorhersage machen! Einführungsbezogenes Wissen 1. Sind die Vorschaupapiere in Ordnung? A: Schauen Sie sich zuerst die Umfrage an, S

Die Zielerkennung ist ein relativ ausgereiftes Problem in autonomen Fahrsystemen, wobei die Fu?g?ngererkennung einer der ersten Algorithmen ist, die eingesetzt werden. In den meisten Arbeiten wurde eine sehr umfassende Recherche durchgeführt. Die Entfernungswahrnehmung mithilfe von Fischaugenkameras für die Rundumsicht ist jedoch relativ wenig untersucht. Aufgrund der gro?en radialen Verzerrung ist es schwierig, die standardm??ige Bounding-Box-Darstellung in Fischaugenkameras zu implementieren. Um die obige Beschreibung zu vereinfachen, untersuchen wir erweiterte Begrenzungsrahmen-, Ellipsen- und allgemeine Polygondesigns in Polar-/Winkeldarstellungen und definieren eine mIOU-Metrik für die Instanzsegmentierung, um diese Darstellungen zu analysieren. Das vorgeschlagene Modell ?fisheyeDetNet“ mit polygonaler Form übertrifft andere Modelle und erreicht gleichzeitig 49,5 % mAP auf dem Valeo-Fisheye-Kameradatensatz für autonomes Fahren

Im vergangenen Monat hatte ich aus bekannten Gründen einen sehr intensiven Austausch mit verschiedenen Lehrern und Mitschülern der Branche. Ein unvermeidliches Thema im Austausch ist natürlich End-to-End und der beliebte Tesla FSDV12. Ich m?chte diese Gelegenheit nutzen, einige meiner aktuellen Gedanken und Meinungen als Referenz und Diskussion darzulegen. Wie definiert man ein durchg?ngiges autonomes Fahrsystem und welche Probleme sollten voraussichtlich durchg?ngig gel?st werden? Gem?? der traditionellsten Definition bezieht sich ein End-to-End-System auf ein System, das Rohinformationen von Sensoren eingibt und für die Aufgabe relevante Variablen direkt ausgibt. Bei der Bilderkennung kann CNN beispielsweise als End-to-End bezeichnet werden, verglichen mit der herk?mmlichen Methode zum Extrahieren von Merkmalen + Klassifizieren. Bei autonomen Fahraufgaben werden Eingabedaten verschiedener Sensoren (Kamera/LiDAR) ben?tigt