CVPR2024自驾大模型比赛结果公布[1],英伟达研究员大模型Hydra-MDP[2]获得了端到端模型赛道的第一名。本文讲对其进行解读。 主要特点 大模型在训练中不仅仅学习只预测ground truth轨迹。作者还引入了rule based驾驶规则的知识蒸馏概念,但笔者认为其本质是学习一系列rule based的轨迹指标分数,并在inference的时候用预测出...
感知网络不是本文所介绍的重点,Hydra-MDP的感知网络是基于Transformer模型Transfuser的感知网络[4]。其包括图像骨干网络,Lidar点云骨干网络,以及用于输出perception的3D目标检测head,和BEV物体分割head。 轨迹解码器 解码器基于Vadv2[5],Hydra-MDP构建出既定的离散轨迹词库(fixed discrete trajectory vocabulary)。 构建过...
本次公开课聚焦 NVIDIA 研究团队今年提出的新型端到端自动驾驶框架 Hydra-MDP 。该框架在 CVPR 2024 NAVSIM（大规模端到端驾驶）挑战赛中，获得了第一名和创新奖，并且在 nuPlan 基准测试中的表现优于当前最先进的规划器。Hydra-MDP 的出现，为基于机器学习的规划系统在自动驾驶中的应用开辟出一条前景广阔的道路...
Hydra-MDP 的出现,为基于机器学习的规划系统在自动驾驶中的应用开辟出一条前景广阔的道路,有望推动端到端自动驾驶的大规模实现。 在此次公开课中,李臻欣首先介绍了UniAD、VAD、BEV-Planner、PDM-Planner四种端到端模型的特点,并对开环端到端规划面临的诸多问题进行了总结,包括对自车状态过分依赖、数据集不平衡、开...
该框架在 CVPR 2024 NAVSIM(大规模端到端驾驶)挑战赛中,获得了第一名和创新奖,并且在 nuPlan 基准测试中的表现优于当前最先进的规划器。Hydra-MDP 的出现,为基于机器学习的规划系统在自动驾驶中的应用开辟出一条前景广阔的道路,有望推动端到端自动驾驶的大规模实现。
该框架在 CVPR 2024 NAVSIM(大规模端到端驾驶)挑战赛中,获得了第一名和创新奖,并且在 nuPlan 基准测试中的表现优于当前最先进的规划器。Hydra-MDP 的出现,为基于机器学习的规划系统在自动驾驶中的应用开辟出一条前景广阔的道路,有望推动端到端自动驾驶的大规模实现。
该框架在 CVPR 2024 NAVSIM(大规模端到端驾驶)挑战赛中,获得了第一名和创新奖,并且在 nuPlan 基准测试中的表现优于当前最先进的规划器。Hydra-MDP 的出现,为基于机器学习的规划系统在自动驾驶中的应用开辟出一条前景广阔的道路,有望推动端到端自动驾驶的大规模实现。
该框架在 CVPR 2024 NAVSIM(大规模端到端驾驶)挑战赛中,获得了第一名和创新奖,并且在 nuPlan 基准测试中的表现优于当前最先进的规划器。Hydra-MDP 的出现,为基于机器学习的规划系统在自动驾驶中的应用开辟出一条前景广阔的道路,有望推动端到端自动驾驶的大规模实现。
深入解读CVPR'24 大规模端到端驾驶挑战赛冠军方案 Hydra-MDP 网易 2024-09-14 【鬼灭之刃】HYDRA 十月月的呀 2019-10-23 赋能AI教育变革,OpenHydra参加第十二届中小学STEAM教育大会 中华网 2024-08-16 Envo公司宣布推出水上电动自行车Hydra Water Bike 环球Tech 2022-09-17 MPV赛道硝烟再起!26.99万元全新...