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自动驾驶算法
清华最新自动驾驶算法SOTA:规划被端到端大一统,还解决了黑盒问题|ICLR2025
贾浩楠 发自 副驾寺智能车参考 | 公众号 AI4Auto又一个自动驾驶最新SOTA成果来了——清华大学AIR智能产业研究院联合毫末智行、中科院自动化所团队、港中文联合出品,提出了一种全新的自动驾驶规划算法,发表在ICLR 2025。性能表现刚刚在nuPlan数据集上登顶,超越了仅仅2个月前港科大团队SOTA成果。这也许就是新的自动驾驶范式对技术加速重构的最直观体现。新研究做了什么事?团队提出了一
智能车参考
2025-02-14
557浏览
采用ChatGPT类似大模型作为自动驾驶算法核心的-Waymo的端到端多模态算法EMMA
最近,一直采用激光雷达和高精地图实现 L4 的自动驾驶公司 Waymo 的一个内部研究团队,发布了一篇关于利用端到端多模态自动驾驶模型实现自动驾驶的新论文。它采用类似于 ChatGPT 的大语言模型 Gemini LLM 作为算法核心,算法所有的输入和输出表示为普通文本,具有非常强大的通用性和泛化性,算法还具有可解释性。引起了自动驾驶行业的轰动。所以,本文将初步总结和介绍Waymo 的端到端多模态
Vehicle
2024-11-07
443浏览
详解自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波
智能汽车安全新媒体 无损卡尔曼滤波又称无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF),是无损变换(Unscented Transform,UT)与标准卡尔曼滤波体系的结合,通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。UKF使用的是统计线性化技术,我们把这种线性化的方法叫做无损变换(unscented transformation)这一技术主要通过n
谈思汽车
2024-05-01
788浏览
谈谈特斯拉FSDV12,基于自动驾驶算法从业者视角
智能汽车安全新媒体 日前,特斯拉CEO马斯克在其个人账号上直播测试了特斯拉最新版本的FSD自动驾驶系统,此次直播并未经过任何的剪辑处理,并为观众们带来了更加详细的讲解。最新版本的FSD系统不再依赖于传统的高精地图和导航数据,而是完全依靠车载摄像头和神经网络来识别道路和交通情况,并做出相应的决策。在驾驶过程中,马斯克提到,特斯拉的工程师没有为减速带、停车标志或环形交叉路口编写程序。但是车辆仍然能够
谈思汽车
2023-08-31
1489浏览
特斯拉自动驾驶算法和模型解读
点击上方蓝字谈思实验室获取更多汽车网络安全资讯特斯拉是一个典型的AI公司,过去一年训练了75000个神经网络,意味着每8分钟就要出一个新的模型,共有281个模型用到了特斯拉的车上。接下来我们分几个方面来解读特斯拉FSD的算法和模型进展。1、感知 Occupancy Network2、规划 Interactive Planning3、矢量地图 Lanes Network4、自动标注 Autolabe
谈思实验室
2023-02-28
1149浏览
特斯拉自动驾驶算法和模型解读
点击上方蓝字谈思实验室获取更多汽车网络安全资讯特斯拉是一个典型的AI公司,过去一年训练了75000个神经网络,意味着每8分钟就要出一个新的模型,共有281个模型用到了特斯拉的车上。接下来我们分几个方面来解读特斯拉FSD的算法和模型进展。感知 Occupancy Network特斯拉今年在感知方面的一个重点技术是Occupancy Network (占据网络)。研究机器人技术的同学肯定对occupa
谈思实验室
2023-02-13
1220浏览
特斯拉自动驾驶算法和模型解读
--关注回复“SOA”--↓↓领取:面向智能车辆开发的开放性SOA方案↓↓特斯拉是一个典型的AI公司,过去一年训练了75000个神经网络,意味着每8分钟就要出一个新的模型,共有281个模型用到了特斯拉的车上。接下来我们分几个方面来解读特斯拉FSD的算法和模型进展。感知 Occupancy Network特斯拉今年在感知方面的一个重点技术是Occupancy Network (占据网络)。研究机器人
智驾最前沿
2023-02-13
1014浏览
一文聊聊基于深度强化学习的自动驾驶算法
--关注回复“SOA”--↓↓领取:面向智能车辆开发的开放性SOA方案↓↓这是 21 年的一篇综述文章,可以算得上是最前沿的自动驾驶技术综述。这几年随着深度表征学习的发展,强化学习领域也得到了加强。本文会对目前最先进的自动驾驶 DRL 算法进行汇总和分类。论文标题:Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey论文链接:ht
智驾最前沿
2022-08-22
1493浏览
自动驾驶算法逻辑框架中的三层特性
自动驾驶算法逻辑框架中的三层特性“多”重,“自”主,“深”化演进复睿微电子方涛 博士前言自动驾驶,作为目前汽车产业整体集中发力的重要技术方向,是一项融合了传感器,先进算法,软件生态,芯片硬件,地图导航,整车架构、信息安全、法律法规等多元素多维度,综合性系统工程。在这之中,算法的开发和演进对于自动驾驶技术的发展起到至关重要的作用。目前的自动驾驶系统在工程实现上依然面临各式各样的挑战,例如:极端恶劣的
TechSugar
2022-06-30
1136浏览
自动驾驶算法技术分析与后续发展的思考
前言自动驾驶涉及技术方方面面。一个成熟的自动驾驶系统主要分为软硬两部分,硬件包括但不限于计算单元、传输网口、传感器本身、网络设备,软件包括但不限于进行任务调度的基础软件、"灵魂所在"的算法模块以及"基础设施"高精度地图。当前公众意义认为的自动驾驶主要指:车上安装的传感器 + 自动驾驶算法。算法模块可以分为大感知(包括融合与预测)、定位、规划与决策、控制几个模块。本文对于以上几个模块总结了一些问题,
汽车ECU开发
2022-01-25
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