VAD (Github Update)42.350.13 VAD (Reproduction)38.160.15 GenAD44.810.159 Open-Loop Code Dataset Download nuScenes V1.0 full dataset data and CAN bus expansion dataHERE. Prepare nuscenes data as follows. Download CAN bus expansion Prepare nuScenes data ...
然后,用变分自动编码器来学习结构潜空间中的未来轨迹分布,用于轨迹先验建模。 代码连接:https://github.com/wzzheng/GenAD 基本框架 介绍了我们基于视觉的端到端自主驾驶生成框架,如图2所示。首先,引入了一种以实例为中心的场景表示方法,该方法结合了高阶的地图-自我-代理交互作用,从而实现全面而紧凑的场景描述。接...
Repo: https://github.com/OpenDriveLab/OpenLane-V2 Related work: OpenLane-V2, TopoNet, LaneSegNet Related challenge: Lane Topology Challenge 2023, Mapless Driving AGC Challenge 2024About [CVPR 2024 Highlight] GenAD: Generalized Predictive Model for Autonomous Driving & Foundation Models in Autonomous...
GenAD最终在以实例tokens为条件、学习潜空间的分布进行采样,并用学习的时间模型来生成未来,同时执行运动预测和规划。在广泛使用的nuScenes基准上进行的大量实验表明,GenAD在视觉为中心的端到端自动驾驶上高效实现最先进的性能。代码是https://github.com/wzzheng/GenAD...
代码链接:https://github.com/wzzheng/GenAD 🌐 GenAD:中科慧拓技术团队新成果 中科慧拓技术团队和中科院自动化所共同提出的生成式端到端自动驾驶模型GenAD,将生成式人工智能(Generative AI)和端到端自动驾驶技术结合,是业界首个生成式端到端自动驾驶模型。该技术颠覆了UniAD的渐进式流程端到端方案,探讨了一种新的...
代码链接:https://github.com/wzzheng/GenAD GenAD:中科慧拓技术团队新成果 中科慧拓技术团队和中科院自动化所共同提出的生成式端到端自动驾驶模型GenAD,将生成式人工智能(Generative AI)和端到端自动驾驶技术结合,是业界首个生成式端到端自动驾驶模型。该技术颠覆了UniAD的渐进式流程端到端方案,探讨了一种新的端到...
代码链接:github.com/wzzheng/GenA GenAD:中科慧拓技术团队新成果 中科慧拓技术团队和中科院自动化所共同提出的生成式端到端自动驾驶模型GenAD,将生成式人工智能(Generative AI)和端到端自动驾驶技术结合,是业界首个生成式端到端自动驾驶模型。该技术颠覆了UniAD的渐进式流程端到端方案,探讨了一种新的端到端自动驾驶...
开源代码:https://github.com/wzzheng/GenAD Abstract 传统的E2E做法是多个模块连接起来的形式,用历史的feature进行交互,完成预测后再进行规划(这是单向的交互)。无法很好的处理agent未来意图和ego规划的轨迹之间的双向交互。 因此本文的做法是预测了未来的场景变化后再进行每个agent的预测。采用了VAE的建模方式,建立每个...
代码链接:https://github.com/wzzheng/GenAD 2. 摘要 直接从原始传感器生成规划结果一直以来都是自动驾驶的一个长期期望解决方案,并且近期引起了越来越多的关注。大多数现有的端到端自动驾驶方法将这个问题分解为感知、运动预测和规划。然而,我们认为传统的渐进式流水线仍然不能全面地对整个交通演变过程建模,例如,未来...
MethodDriving ScoreSuccess Rates (%) VAD (Paper) 39.42 0.1 VAD (Github Update) 42.35 0.13 VAD (Reproduction) 38.16 0.15 GenAD 44.81 0.159Open-Loop CodeDatasetDownload nuScenes V1.0 full dataset data and CAN bus expansion data HERE. Prepare nuscenes data as follows....