多目标 Hydra-distillation 是一个师生多模式框架,是Hydra-MDP方法中的关键策略。通过聘用多位专业教师(包括人类和基于规则的教师),该模型学会预测符合各种基于模拟的自动驾驶轨迹。这种技术增强了模型在不同驾驶条件下的泛化能力。结合基于规则的规划器提供了一个结构化的框架,而人类教师则引入了适应性和细致的决策能力...
图4是端到端的初步方案,优点是设计简单,且在模拟环境下性能表现不错。但是自动驾驶毕竟事关人命,这种缺乏可解释性的黑盒方案还是比较难落地到实际环境中。图5展示了集成了部分中间任务的端到端方案,这种方案其实有点接近UniAD了。但是缺点是缺少了自动驾驶的一些重要任务。 3 方法 图6 UniAD的框架流程图 如图6所...
另外,LMDrive 还提出了LangAuto(Language-guided Autonomous Driving)CARLA 测试框架,这是第一个评估在语言指令下闭环驾驶性能的测试框架。与先前的基于 CARLA 模拟器的测试框架(例如 Town05 和Longest6)相比,之前的框架使用离散的驾驶指令或目标路径点引导自动驾驶智能体,而LangAuto 仅为自动驾驶车辆提供自然语言中的导...
Hydra-MDP: 面向更可靠的端到端自动驾驶规划框架 端到端规划 (End-to-end planning) 被认为是实现自动驾驶的一个富有前景的方向。但最近的研究表明该类方法与所采用的数据集本身存在种种问题。在我们的Hydra-MDP中,我们利用来自人类和基于规则的教师的知识蒸馏来训练学生模型,从而学习在各种闭环评估指标下模型应如何...
提出全新的自动驾驶框架 LMDrive:这是一个端到端、闭环、基于语言控制的自动驾驶框架,能够通过多模态多视角传感器数据和自然语言指令与动态环境进行交互。 构建约 64K 数据量的语言引导驾驶数据集:其中每个条目包含一条导航指令、几条提示指令、一系列多模态多视角传感器数据和车辆控制信号。每个数据片段的时长从 2 秒...
1、提出全新的自动驾驶框架 LMDrive:这是一个端到端、闭环、基于语言控制的自动驾驶框架,能够通过多模态多视角传感器数据和自然语言指令与动态环境进行交互。 2、构建了约 64K 数据量的语言引导驾驶数据集:其中每个条目包含一条导航指令、几条提示指令、一系列多模态多视角传感器数据和车辆控制信号。每个数据片段的时长...
代码链接: https://github.com/OpenDriveLab/UniADUniAD基本架构:Unified Autonomous Driving (UniAD)统一的自动驾驶框架,整体结构如下: UniAD包括4个基于transformer解码器的感知和预测模块,以及一个规划器…
不会取代,端到端自动驾驶会和这些更加紧密的耦合在一起 开源链接:github.com/OpenGVLab/Dr 写在前面&笔者的个人理解 大型语言模型为智能驾驶开辟了新的格局,赋予了他们类似人类的思维和认知能力。本文深入研究了大型语言模型(LLM)在自动驾驶(AD)中的潜力。进而提出了DriveMLM,这是一种基于LLM的AD框架,可以在仿真环...
在CVer微信公众号后台回复:自动驾驶,即可下载该论文和代码链接!收录顶会CoRL 2024!Hint-AD:端到端自动驾驶-语言新框架,它将语言生成与 AD 模型的整体感知-预测-规划过程相结合,在多个 AD 任务中实现 SOTA 性能!单位:清华大学, 梅赛德斯奔驰, 上海AI Lab。在CVer微
该论文提出了第一个基于环视相机的,具有显示中间表征结果的端到端自动驾驶框架。针对感知-预测-规划三个子模块,团队分别做了提升时空特征学习性能的特殊设计,包括:基于累积的静态物体特征增加与动态物体特征对齐,结合历史特征变化与未来不确定性建模的双路预测模块,网络前部特征融合提升规划性能。