自动驾驶自监督端到端技术盘点

可见,端到端自动驾驶系统就像人类的大脑,通过眼睛、耳朵等传感器接受信息,经过大脑处理后,下达指令给手脚执行命令,但是这种简单也隐藏了巨大的风险,例如可解释性很差,无法像传统自动驾驶任务一样将中间结果拿出来进行分析;对数据的要求非常高,需要高质量的、分布多样的、海量的训练数据,否则AI就会实现垃圾进垃圾出。传...

《自然》论文称大多数场景下自动驾驶事故率更低但仍存局限 业内...

总体而言,虽然这项研究表明自动驾驶车辆有可能改善道路安全,但自动驾驶技术仍存在局限性,特别是在自动驾驶的技术水平和事故中启动的特定系统方面。业内:全面超越人类司机的自动驾驶汽车可能还要等5~10年对于上述论文的观点,美国通用汽车(GM)旗下自动驾驶公司Cruise的一名内部人士在接受《每日经济新闻》记者采访时称,在...

重磅!迄今样本量最大自动驾驶安全性论文登上《自然》,称大多数...

01《自然》杂志发表了一篇关于自动驾驶汽车安全性的论文,称大多数场景下自动驾驶车辆导致的事故比人类驾驶车辆更少。02然而,研究同时发现,自动驾驶车辆在特定场景下,如晨昏弱光环境和转弯时,表现更差。03一位自动驾驶领域资深人士表示,自动驾驶汽车在99.99%的场景中做得已经很好了,但要解决“长尾问题”还需5~10年...

250 多篇论文综合解析端到端自动驾驶面临哪些挑战?

在传统自动驾驶系统,不同任务模块针对特定任务独立设计(例如交通灯检测),它在可解释性、可验证性和易于调试方面是有优势的,但是由于各个模块优化目标不同,感知模块追求检测精度,而规划以驾驶安全性和舒适性为目标,整个系统可能会因为错误积累而失效,并且多任务和多模块部署也会增加计算负担。与传统的自动驾驶系统,端...

高被引论文推荐 | 智能汽车人机共享控制研究综述

②切换控制,人类和机器是平等关系,主要缺点是驾驶员接到接管请求后,无法短期内有效控制车辆,易导致事故发生。③共享控制,人类驾驶员实时在环,同机器系统共享决策控制权,协作完成驾驶任务。人机协同与人机共享控制的关系人机协同包含人机共享控制,即人机共享控制是人机协同的子集。

大疆车载负责人新论文:摄像头激光雷达惯导一起上,实时3D建图

而自动驾驶等级越高,对于定位的精度要求也会越高(www.e993.com)2024年11月26日。因为精度越高,系统对周围环境了解越清楚,车道线、红绿灯等等都“一目了然”,才能更方便系统做出驾驶决策,并且是正确的决策。一般来说,高精定位技术路线有三种,卫星信号定位(GNSS+RTK)、惯性导航定位(INS/IMU)和环境特征匹配定位。

用多模态LLM做自动驾驶决策器,可解释性有了

而对于增强端到端方案的可解释性,近年来也有许多研究将大语言模型(LLM)引入自动驾驶系统中,但缺点是LLM输出主要是语言,无法进一步用于车辆控制。对此,商汤提出了DriveMLM模型,它和现有自动驾驶系统行为规划模块中的决策状态对齐,可实现闭环测试中操控车辆,超过之前的端到端和基于规则的自动驾驶系统方法。

大疆车载负责人新论文:摄像头激光雷达和惯导,实时3D建图

而自动驾驶等级越高,对于定位的精度要求也会越高。因为精度越高,系统对周围环境了解越清楚,车道线、红绿灯等等都“一目了然”,才能更方便系统做出驾驶决策,并且是正确的决策。一般来说,高精定位技术路线有三种,卫星信号定位(GNSS+RTK)、惯性导航定位(INS/IMU)和环境特征匹配定位。

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

这种方法的优点是可以利用人类的直觉和专业知识来引导模型,但缺点是耗时且可能无法找到最优提示。随着研究的进展,出现了自动生成提示(AutomaticPrompts)的方法。这些方法使用搜索算法、强化学习或者梯度下降等技术来自动寻找或优化提示,以提高模型在特定任务上的表现。

P/NP问题50年:AI探索不可能的可能

1.置信:我们如何知道神经网络运行正确?除了检查输入和输出,我们不会做其他任何的分析。不同的应用场景会有不同的置信水平:Netflix推荐了一部水平不高的电影没什么关系,但如果是自动驾驶的汽车选择了一个错误的转弯,结果就很严重。2.公平:有很多例子表明,通过数据训练的算法受到了数据中有意或无意的偏差的影响。