如何构建自动驾驶场景研究

接下来为大家讲解如何构建自动驾驶场景研究，以及自动驾驶场景建模涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、Waymo最新!UniGen:一个模型建模所有驾驶场景元素(ICRA24)
• 2、ChatScene:一句话,生成你想要的自动驾驶关键场景(伊利诺伊大学)_百度...
• 3、5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有以下哪些?
• 4、自动驾驶系统的定位方法有哪些
• 5、无所不能!无痛拥有自己的3DGS自动驾驶仿真器
• 6、箩筐分享|多智能体协同高精地图构建关键技术研究

Waymo最新!UniGen:一个模型建模所有驾驶场景元素(ICRA24)

UniGen的设计基于对场景生成问题的深入理解。它通过一个统一模型整合了场景生成的所有阶段，显著提高了模型的灵活性，确保了在场景生成过程***享场景上下文的能力。

ChatScene:一句话,生成你想要的自动驾驶关键场景(伊利诺伊大学)_百度...

通过使用生成的安全关键场景微调基于RL的自动驾驶模型，它们的碰撞率降低9%，超过当前的SOTA方法。ChatScene有效地解决了交通场景文本描述与CARLA仿真之间的差距，提供了一种统一且便捷的方法来生成安全关键场景。代码可从github.com/javyduck/ChatScene获取。

实验结果证明了ChatScene在提高自动驾驶安全性方面的有效性，与先进基线相比，碰撞率增加15%。通过使用生成的安全关键场景微调基于强化学习的自动驾驶模型，碰撞率降低9%，超过当前最优技术。

5g-v2x中,实现与自动驾驶相关的应用场景有以下哪些?

1、车辆编队场景 车辆编队 即 一组车辆按照一定的排列方式安全行驶；利用5G大带宽、低时延，实现车与车、车与云端网络以及车与基础实施之间海量数据的实时交互及状态信息分享，大大提高车辆行驶效率、最大化公路吞吐量、降低车辆能耗、提高车辆行驶安全和舒适性。

2、G-V2X技术为实现自动驾驶提供了广泛的应用场景，具体包括： 车辆编队：通过5G的高带宽和低时延特性，实现车辆之间、车辆与云端以及车辆与基础设施之间的大量数据实时交互和状态信息共享。这不仅提高了行驶效率和公路吞吐量，还降低了能耗，增强了行驶安全性和舒适性。

3、第一应用场景的不同是用5G在车里面和在自动驾驶场景和一些功能得到应用的时候，一定程度上的，把驾驶员、乘客的脑、手解放出来，这个时候，大家可以想像得到，V2X带来的VR、游戏，AR导航，以及智能交互新的场景、新体验，会在车里面率先落地的应用和场地，利用5G大带宽能力，把人释放出来，带来更多的闲暇时间。

4、中国自动驾驶车路协同的技术路线是5G最佳的应用场景，5G-V2x的低延时、稳定等特性，使车辆具备与外部实时信息通讯，云端实时控制，实施交通信息的能力；5G同样对车联网、智能座舱有巨大的促进作用，云端一体，VR、AR、HUD等技术可以充分应用，车内***会更加丰富，汽车成为智能化的移动空间。

自动驾驶系统的定位方法有哪些

目前使用最广泛的自动驾驶定位方法包括融合全球定位系统（GNSS，GlobalNavigationSatelliteSystem）和惯性导航系统（INS，InertialNavigationSystem）。其中，GNSS的定位精度由器件成本决定，一般在几十米到几厘米级别之间，精度越高，成本也越贵。

自动驾驶中的激光雷达建图和定位主要通过以下方式实现：NDT算法概述：NDT是一种高效、精确的点云配准算法，特别适用于自动驾驶中的点云建图与定位任务。它通过将预先构建的高精度地图转换为多维度的正态分布，并以每个空间位置为中心分配一个正态分布概率密度，来反映该位置被点云数据占据的可能性。

自动驾驶定位的实现可以借助多种方式。目前，比较流行的定位技术包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）、激光雷达（LIDAR）和相机视觉等。通过这些技术的组合运用，可以实现针对不同场景的不同定位方案。

- 基于环境特征匹配的相对定位技术，即通过激光雷达和视觉传感器识别周围环境特征，并与数据库***征进行匹配，从而定位车辆。- 基于惯性导航系统的组合导航技术，利用惯性测量单元（IMU）进行航迹估计。 人机交互技术在自动驾驶汽车中扮演着重要角色。

包括数据收集、清洗、自动化识别和人工检查，以及后处理和验证，旨在确保地图信息的准确性。面临成本和复杂性的挑战，包括传感器成本、海量数据管理和处理复杂地图信息的需求。定位技术的作用：定位系统是自动驾驶的另一关键技术，要求厘米级精度和低延迟。

自动驾驶中点云配准是构建地图定位系统的关键技术，其中ICP（Iterative Closest Point）和NDT（Normal Distributions Transform）是两种常用方法。以下将详细介绍这两种方法的基本概念、区别与联系。ICP配准 ICP方法主要解决的是点云之间的配准问题。

无所不能!无痛拥有自己的3DGS自动驾驶仿真器

对于街景重建，可以选择开源的3DGS项目如PVG、GaussianPro、S3Gaussian等，或使用浙大的street gaussian方法，将训练后的场景点云提取出来。然后，利用LumaAI插件在CARLA中导入这些点云，构建一个自己的3DGS自动驾驶仿真器。

此方法对自动驾驶、机器人导航、3D高斯、工业3D视觉等领域具有重要意义。为实现安全高效导航提供了有力支撑，展示了未来研究在平衡视觉质量、内存和几何保真度方面的潜力。此方法集成了LiDAR点云与视觉重定位技术，不仅提高了定位精度和稳定性，还为多个领域的应用提供了有力支持。

D GS在虚拟现实、增强现实、实时电影渲染等领域具有广阔应用前景。其显式场景表示为复杂场景动态控制提供了前所未有的能力，适用于机器人学、场景重建、AI生成内容、自动驾驶等多个领域。

箩筐分享|多智能体协同高精地图构建关键技术研究

1、多智能体协同高精地图构建是指***用多种智能体（如自动驾驶车辆、机器人、无人机等）协同***集数据，通过数据处理实现智能高精地图的制作与更新。构建框架包括：多智能体数据***集、数据一体化表达、场景认知、轨迹规划、地图融合、矢量化表达和地图更新等关键步骤。

2、高精度地图技术方案包括地图数据***集、地图数据处理和地图数据应用三个核心步骤。***集环境数据时，***用激光雷达、车载摄像头和高精度定位等传感器的融合，确保数据的精度、全面性和实时性。数据处理过程则涉及数据清洗、特征提取、地图构建和数据更新，以确保生成的地图数据精确无误，实时更新。

3、交通标志物模型则以矩形包围盒的形式表达，保留了关键的语义信息。在模型设计中，我们还考虑了交通标志与道路、车道的关联关系，通过高精地图数据，明确设施与空间布局的联系。实验中，我们从HP格式出发，成功将数据转换为NDS和OpenDRIVE格式，如图23所示，电子地平线技术的运用有效验证了模型的效率和准确性。

4、定位与建图技术，如SLAM，确保车辆在复杂环境中准确导航。规划与策略制定则涉及路径规划、运动策略等，确保车辆安全、高效行驶。底层控制则通过经典最优控制理论或强化学习策略，实现车辆动态控制。强化学习作为机器学习的一种，通过智能体与环境互动，学习最优行动策略以最大化累积奖励。

5、面向LBS行业开发者，箩筐技术公司于2020年7月推出全新的地图开放平台lbs.luokuang.com。这款平台结合了箩筐技术旗下子公司强大的数据和引擎实力，为地图视觉带来革命性的创新，赋予地图“个性化”的独特体验。

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