在本次研究中,上海Open DriveLab团队则调查了250多篇有关于端到端自动驾驶的论文,从自动驾驶动机、路线图、方法、挑战和未来趋势等多个方面进行了全面分析,让我们有机会了解目前端到端自动驾驶所面临的挑战和研究趋势,也为学术研究和工业落地提供了参考方向。此外,本文还讨论了基础模型和视觉预训练的当前进展,以及如何...
这篇论文提出了一种名为UAD(Unsupervised pretext task for end-to-endAutonomousDriving)的新方法,旨在解决当前端到端自动驾驶(E2EAD)模型在环境感知和预测任务中对昂贵的模块化和手动3D标注的依赖问题。UAD的核心创新在于引入了一个无监督的前置任务,通过预测驾驶场景中的角空间对象性和时序动态来模拟环境,从而消除...
这篇论文发布于1988年,是一篇关于神经网络在自动驾驶领域应用的经典论文,作者是Dean A. Pomerleau,来自卡内基梅隆大学计算机科学系。本文提出的ALVINN是一个3层反向传播网络,用于道路跟随任务。ALVINN接收来自摄像头和激光测距仪的图像作为输入,并输出车辆为跟随道路应行驶...
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99.99%的场景中，自动驾驶汽车做得已经很好了，但从安全的角度来说，目前确实存在局限性。该人士主要从事自动驾驶汽车基础设施建设，并参与过一些比较重大事故的debug（排错）。“无人车在特定场景下...
对于复杂和高速情况下的自动驾驶,仅仅估计位置是不够的,为了避免碰撞,还需要估计动态目标的航向和速度,以便应用运动模型跟踪目标并预测目标未来的运动轨迹。同样的,一般都通过多个相机,激光雷达或者雷达来获取传感器信息,且未来更好地应对不同传感器的局限性和不确定性,通常采用传感器融合的策略进行跟踪。
端到端的自动驾驶大模型UniAD 论文指出，随着深度学习发展，自动驾驶算法被组装成一系列任务，包括目标检测与跟踪、在线建图、轨迹预测、占据栅格预测等子任务。基于这些子任务，行业有着多种自动驾驶系统框架设计：模块化设计，多任务框架，但两种方案都面临着累积错误或任务协调不足的困扰。比如自动驾驶公司Waymo、Cruise...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1906.05113 摘要 自动驾驶系统(ADSs)承诺提供安全、舒适和高效的驾驶体验。然而,涉及配备ADS的车辆的死亡人数正在上升。只有进一步提高ADSs的稳健性,才能充分发挥ADSs的潜力。本文讨论了尚未解决的问题,并综述了自动驾驶的技术方面。对当前挑战、高级系统架构、新兴方法和核心功能(包括定位...
本文对250多篇论文进行了全面分析,如图1所示,我们将从端到端自动驾驶系统的动机和路线图,方法,闭环和开环评估的数据集和基准,面临的挑战(可解释性、泛化、世界模型、因果混淆等),趋势(数据引擎、大型基础模型和V2X)等主题进行讨论。 ▲图1|调研内容概...
在此介绍几篇基于场景的自动驾驶测试论文。 这是伯克利分校和LG公司的联合工作报道。 该文提出一种基于场景的自动驾驶汽车自动化安全测试的方法,尤其是那些基于AI的组件,包括模拟仿真评估和真实驾驶测试。一个基于形式方法(SCENIC描述语言),结合场景和安全属性的形式规范,采用形式模拟生成算法测试用例,为tracktesting选择用...
自动驾驶汽车(AV)提供了几个潜在的好处,包括减少交通事故的数量、减少在交通中花费的时间,以及提高那些不能开车的人的机动性。在过去的十年里,自动驾驶汽车已经有了重大的进展,在凤凰城、旧金山和匹兹堡等城市进行了测试[28]。在某些有限的情况和地理位置中,自动驾驶汽车能够在没有人类后备驾驶员的情况下驾驶[48]。