在这项工作中,为了应对不确定性问题,我们提出了一种基于概率规划的端到端驾驶模型VADv2。VADv2以流式的方式将多视角图像序列作为输入,将传感器数据转化为环境令牌嵌入,输出动作的概率分布,并采样一个动作来控制车辆。仅使用相机传感器,VADv2在CARLA Town05基准测试集上达到了最先进的闭环性能,显著优于所有现有方法。
基于概率规划,我们提出了VADv2,这是一个端到端的驾驶模型,它以流式方式接收环视图像序列作为输入,将传感器数据转换为令牌嵌入,输出动作的概率分布,并采样一个动作来控制车辆。仅使用摄像头传感器,VADv2在CARLA Town05基准测试上实现了最先进的闭环性能,显著优于所有现有方法。在https://hgao-cv.github.io/VADv2...
VADv2采用概率性规划的方法,从大量的人类驾驶数据中,拟合每一时刻基于环境信息的自车轨迹概率分布,将问题转化为预测每一条轨迹和环境信息的相关性,从而应对规划中的不确定性。 图1 规划中的不确定性 算法框架 图2 VADv2 算法框架 如图2所示,VADv2以车载相机采集的流式图像序列作为输入。鉴于图像信息稀疏性,VAD...
闭环性能炸裂!开源!VADv2:端到端矢量化自动驾驶新SOTA! #人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 #编程 想看更多关于3D视觉、SLAM,自动驾驶等科技前沿,请立即关注@3D视觉工坊 - 3D视觉工坊于20240226发布在抖音,已经收获了2.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
基于概率规划的端到端驾驶模型VADv2旨在解决驾驶中的不确定性和非确定性问题。VADv2接收多视角图像序列作为输入，转换传感器数据为环境标记嵌入，输出动作概率分布，并通过采样控制车辆。仅依赖摄像头，VADv2在CARLA Town05基准测试中展现了顶尖的闭环性能，显著超越现有方法。它在完全端到端方式下运行稳定...
VADv2: End-to-End Vectorized Autonomous Driving via Probabilistic Planning hgao-cv.github.io/VADv2/ Topics motion-planning autonomous-driving multi-object-tracking occupancy-prediction nuscenes end-to-end-autonomous-driving bev-segmentation nuplan Resources Readme License View license Activity ...
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