清华AIR提出的首个开源自动驾驶NeRF仿真工具!如今自动驾驶汽车在普通情况下可以平稳行驶,人们普遍认为,逼真的传感器仿真将在通过仿真解决剩余的corner case方面发挥关键作用。为此,我们提出了一种基于神经辐射场(NeRFs)的自动驾驶仿真器。与现有的工作相比,我们有三个显著的特点: Instance-aware:前景目标和背景,单独建模,...
DRIVEARENA 本质上支持驾驶agent的“闭环”仿真模式。即,系统采用agent在每个时间步长输出的轨迹,基于该轨迹更新自车的状态,并模拟背景车辆的动作。随后,它生成下一个时间步长的多视图图像,从而保持连续的反馈闭环。此外,认识到一些自动驾驶agent在开发过程中可能无法进行长期闭环仿真,DRIVEARENA 还支持“开环”仿真模式。
这种迭代过程促进了高度逼真环境中的闭环探索,为开发和评估各种具有挑战性的场景中的驾驶智能体提供了一个有价值的平台。DriveArena标志着将生成图像数据用于驾驶仿真平台的重大进步,这为闭环自动驾驶开辟了新的途径。 主要贡献 本文的贡献总结如下: 1)高保真闭环仿真:本文提出了首个用于自动驾驶的高保真闭环仿真器DriveAr...
相比之下，UniSim和NeuroNcap采用了不同的方法。UniSim基于NeRF技术创建了一个真实的仿真环境，支持高保真的闭环仿真。然而，它并非开源作品，且在实时渲染和参与者行为生成方面仍存在不足。NeuroNcap虽然也致力于创建真实的驾驶场景，但其在渲染质量和行为设计方面仍有待提升。HUGSIM则通过其独特的优势在闭环仿真领域脱颖...
直播大纲1、个人简介2、基于神经渲染的自动驾驶闭环仿真器研究背景3、GaussianRPG框架介绍4、GaussianRPG实现细节5、展望与讨论, 视频播放量 1921、弹幕量 0、点赞数 33、投硬币枚数 10、收藏人数 95、转发人数 27, 视频作者 3D视觉工坊, 作者简介 专注于:工业3D视觉,具身
闭环仿真是自动驾驶技术发展中不可或缺的一环,它通过模拟真实的驾驶环境,帮助研究人员测试和验证自动驾驶系统的性能。3DGS技术在闭环仿真中的应用,为这一过程提供了更加精确和全面的支持。火箭军工程大学的研究团队通过开发先进的仿真平台,实现了对复杂交通环境的高度还原。这一平台不仅能够模拟各种天气条件下的驾驶场景...
从工业仿真向自动驾驶仿真这一细分市场挺进的过程中,Ansys、西门子等巨头通过不断的收购、合作和技术开发,对自动驾驶仿真的各个模块进行补齐短板,强化仿真平台闭环,构建行业壁垒。目前,国外头部企业的布局已涵盖到80%以上仿真板块,并正在持续更新。 图:国外部分仿真企业自动驾驶仿真板块布局 ...
这里所谓的“闭环”,就是测试平台中的仿真车辆将传感器检测数据发送给自动驾驶软件,自动驾驶软件经过一系列感知、定位、决策、控制环节,将最终的控制信号传递回仿真车辆,驱动汽车按照期望的路线行驶。来自车辆传感器的检测数据和来自自动驾驶软件的控制信号构成了一个闭合的信息流。
大模型有效赋能自动驾驶，数据闭环、仿真、算法全面受益。数据闭环方面，大模型有助于玩家实现更好的数据挖掘和管理效果，提升数据利用效率，同时通过自动标注大幅降低成本。仿真方面，生成式大模型可助力生成特定的场景，加速算法成熟。在算法方面，感知算法中云端的大模型可作为车载端模型的“老师”通过“蒸馏（教授）”...
Drive.ai目前已自建自动驾驶闭环模拟系统与自动驾驶开环模拟系统。孙庆提到,对于决策规划系统而言,闭环的反馈至关重要,因每一次决策规划都会改变当前的环境。同时,决策规划系统的输出也需要从全局的角度进行验证。 开环模拟系统最大的优势在于其可以模拟闭环系统目前实现的极端真实场景输入。在开环仿真系统中,Drive.ai直...