从驾驶行为可以分解为横向(例如变道)和纵向(例如制动和加速)动作组合的观察中汲取灵感,引入一种基于半锚的解码结构。如图显示解码流程的说明性概述, 参考线作为横向查询。按照 [4] 中概述的方法,本研究采用参考线作为横向查询的高级抽象。参考线通常来自自动驾驶汽车在其路线上的周围车道,是传统车辆运动规划中的关键组...
我们提出了PLUTO,这是一个强大的框架,它突破了基于模仿学习的自动驾驶规划的极限。 我们的改进源于三个关键方面:纵向横向感知模型架构,可实现灵活多样的驾驶行为;一种创新的辅助损失计算方法,适用于批量计算,具有广泛性和高效性;一种新的训练框架,利用对比学习,辅以一系列新的数据增强来调节驾驶行为,促进对潜在交互的...
ChauffeurNet [5]、SafetyNet [27] 和 UrbanDriver [28] 等先驱方法已经展示了在现实环境中操作自动驾驶汽车的能力,后续工作也在此基础上建立 [3]、[4]、[29]–[31]。这些方法极大地受益于运动预测社区的进步,包括采用在预测任务中表现出色的基于矢量模型 [4]、[28],取代基于光栅化鸟瞰图像的早期规划模型 [5...
但AI并不是真的理解了背后的科学原理和数学模型，如果关键系统不可靠，在生产环节就难以保证安全。比如设计一架飞机的自动驾驶系统，使用数学模型是白盒的，可以很有把握符合安全标准，而算法的黑箱性不能保证足够的安全可靠。2.失业问题。自动化程度越高，机器人使用越普遍，失业率就越高。不是所有马车夫都能学会开...
但AI并不是真的理解了背后的科学原理和数学模型,如果关键系统不可靠,在生产环节就难以保证安全。比如设计一架飞机的自动驾驶系统,使用数学模型是白盒的,可以很有把握符合安全标准,而算法的黑箱性不能保证足够的安全可靠。 2.失业问题。自动化程度越高,机器人使用越普遍,失业率就越高。不是所有马车夫都能学会开...
而家政机器人、自动驾驶汽车等具身智能,显然就没这么简单了。它们需要在动态变化的物理环境下,准确及时地检测到障碍物,并实时做出恰当的决策和相应的行动,这些高度自治的自主系统,显示出了与人类相似的智能。大模型正在让自主系统的具身智能,变成现实。 听起来很美好,但这个人类和自主系统共生的未来,可能存在安全隐患:...
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所谓自动化系统,类似扫地机器人、恒温控制器,只需要在可控的环境下,根据固定的目标,执行设定好的任务。而家政机器人、自动驾驶汽车等具身智能,显然就没这么简单了。它们需要在动态变化的物理环境下,准确及时地检测到障碍物,并实时做出恰当的决策和相应的行动,这些高度自治的自主系统,显示出了与人类相似的智能。大模型...
大模型的到来,正在让机器从自动化系统发展成为高度自主系统。 所谓自动化系统,类似扫地机器人、恒温控制器,只需要在可控的环境下,根据固定的目标,执行设定好的任务。而家政机器人、自动驾驶汽车等具身智能,显然就没这么简单了。它们需要在动态变化的物理环境下,准确及时地检测到障碍物,并实时做出恰当的决策和相应的行动...
所谓自动化系统,类似扫地机器人、恒温控制器,只需要在可控的环境下,根据固定的目标,执行设定好的任务。而家政机器人、自动驾驶汽车等具身智能,显然就没这么简单了。它们需要在动态变化的物理环境下,准确及时地检测到障碍物,并实时做出恰当的决策和相应的行动,这些高度自治的自主系统,显示出了与人类相似的智能。大模型...