自动驾驶动作空间建模

接下来为大家讲解自动驾驶动作空间建模，以及自动驾驶动作空间建模软件涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、北大&清华开源!S3Gaussian:首个无需标注的自动驾驶动态Gaussian!_百度...
• 2、Wayve的自动驾驶生成式世界模型:GAIA-1
• 3、...BEV潜在空间构建多模态世界模型,全面理解自动驾驶~
• 4、自动驾驶中的SLAM
• 5、VAD系列开启全新“多模态端到端自动驾驶革命”,将多模态概率规划推向新...
• 6、采用世界模型的自动驾驶多视角预测和规划

北大&清华开源!S3Gaussian:首个无需标注的自动驾驶动态Gaussian!_百度...

校园环境：首先，北大和清华在校园环境上存在明显差异。北大校园占地面积广阔，绿树成荫，环境优美，历史文化氛围浓厚。而清华则更加现代化，大部分建筑都***用了玻璃幕墙，校园内设施齐全，建筑风格更为现代。两所学校的环境差异，也反映了两所学校的不同历史背景和发展方向。

北大校园周末是可以参观的。不过参观时需要注意以下几点：身份登记：进入校园时，需要进行身份登记。开放时间：北大校园全年开放，包括节假日。游览建议：由于校园面积较大，建议购买一张地图以避免迷路。保持安静：请保持校园环境的安静和优雅，不要大声喧哗或随意丢弃垃圾。

截止到2024年，北大现任校长是龚旗煌。龚旗煌，1964年8月出生于福建省莆田市，光学专家，中国科学院院士、发展中国家科学院院士。截止到2024年，现任北京大学党委副书记、校长（副部长级）。龚旗煌认为：科学研究的选题只有面向国家和社会的重大需求，才能更加彰显研究意义。

北京大学和北大是不是一个学校北京大学和北大是一个学校，北大是北京大学的简称。

Wayve的自动驾驶生成式世界模型:GAIA-1

1、近期，英国自动驾驶创业公司Wayve发布了一款名为LINGO-1的自动驾驶具身智能解释器，其设计意图在于替代之前的GAIA-1模型。GAIA-1，即“Generative AI for Autonomy”，是一种生成世界模型，它通过***、文本和动作输入，生成真实驾驶场景，并对车辆行为和场景特征进行精细控制。

2、GAIA-1是一种创新的自主生成式人工智能模型，旨在利用***、文本和动作输入创建逼真的驾驶***。它能输出对自我车辆行为的细致控制以及场景特征，使其成为研究、模拟和培训的理想选择。GAIA-1的推出为自动驾驶领域的研发创新打开了新天地，体现了AI系统理解并再现世界规则与行为的能力。

3、Wayve自2017年成立以来，推出了GAIA-LINGO-2两大自动驾驶大模型，主打端到端策略。毫末智行，同样聚焦端到端布局，通过自监督感知大模型、自监督认知大模型的构建，开始了端到端的训练探索。引入大模型后，自动驾驶的解题思路发生根本性改变。

4、对于长尾场景，Wayve给出的一个解决方法是GAIA-1，一个为智能驾驶打造的生成式世界模型。 GAIA-1架构 GAIA-1首先是一个多模态生成模型，利用***、文本和动作输入，生成逼真的驾驶场景***。它能够对车辆的行为和其他基本场景特征，进行细粒度控制。无论是改变车辆的行为，还是修改整体场景，模型都能完成。

...BEV潜在空间构建多模态世界模型,全面理解自动驾驶~

1、近期研究《BEVWorld： A Multimodal World Model for Autonomous Driving via Unified BEV Latent Space》中，提出了一种创新方法，通过统一的鸟瞰图（BEV）潜在空间整合多模态传感器输入，构建世界模型，提升多模态数据的一致性与端到端自动驾驶模型的结合。

2、BEV的空间表达可以便捷地对齐多模态数据，提升多模态数据的生成一致性。同时，BEV表征可以自然地与端到端自动驾驶模型相结合，作为其辅助任务或预训练模型使用。该方法主要由两部分组成：多模态tokenizer和潜在BEV序列扩散模型。多模态tokenizer将原始多模态传感器数据压缩成一个统一的BEV潜在空间。

3、自动驾驶技术中，感知任务需要同时处理3D目标检测与基于BEV空间的语义分割。传统方法基于Transformer的多模态融合算法***用交叉注意力机制，适合3D目标检测，但在基于BEV的语义分割上表现不佳。DifFUSER算法利用生成模型的强大性能，提出多模态融合感知算法，实现了多传感器融合与去噪。

4、目前，自动驾驶技术日益成熟，感知任务需求增长，希望一个理想模型能同时完成3D目标检测与基于BEV空间的语义分割。车辆通常配备多种传感器，利用互补优势，如点云数据提供几何与深度信息，图像数据提供色彩与语义纹理信息，确保多模态数据融合，实现鲁棒和准确的空间感知。

自动驾驶中的SLAM

Localization是SLAM技术中的基础，它决定了车辆在空间中的位置，是车辆行驶的前提。Localization主要涉及三类技术：GNSS、Road infrastructure以及SLAM技术。GNSS在开放道路定位效果较好，但受到遮挡物影响时精度会下降。Road infrastructure包括路标、车道线等，常用于ADAS。

应用SLAM的方案有两种，一种是回环检测（loop closure），另一种是“机器人***（kidnapped robot）”。回环检测是识别已经访问过的任意长度的循环偏移，“机器人***”不使用先前的信息去映射环境。SLAM是自主导航中常用的状态时间建模的框架。

SLAM 是同时定位与地图构建的缩写，是一种实时定位技术，可以在未知环境中自主感知自己的位置，并实时构建地图。SLAM 技术多运用于机器人领域，如自动驾驶和机器人导航等。SLAM 技术的应用十分广泛，除了机器人领域，还应用于虚拟和增强现实、智能家居、地图制作等领域。

VAD系列开启全新“多模态端到端自动驾驶革命”,将多模态概率规划推向新...

1、VAD系***实开启了全新“多模态端到端自动驾驶革命”，将多模态概率规划推向了新高度。具体体现在以下几个方面：矢量化场景表征：VAD摒弃了传统的栅格化表征方式，***用矢量化方法对驾驶场景进行建模。这种表征方式显著提升了规划性能和推理速度，为端到端自动驾驶的实现奠定了坚实基础。

2、VAD系列的研究方向包括与现有规控架构结合进一步提升系统鲁棒性，以及在更复杂真实场景中的验证。参考文献包含了VAD系列论文的详细信息以及相关领域的重要工作，如基于Transformer的传感器融合、空间-时间特征学习、规划导向的自动驾驶和模仿学习等。

***用世界模型的自动驾驶多视角预测和规划

1、《Driving into the Future： Multiview Visual Forecasting and Planning with World Model for Autonomous Driving》一文由中科院自动化所和香港AI机器人研究中心共同发布，介绍了与现有端到端规划模型兼容的驾驶世界模型Drive WM。

2、BEVWorld框架在自监督学习下，高效处理未标注多模态数据，实现驾驶环境全面理解。实验显示，BEVWorld在自动驾驶任务与多模态预测中表现优异。未来研究将探索提高效率的方法与动态对象生成质量。总结 BEVWorld为自动驾驶领域提供了新视角与方法，推动技术发展。

3、总体而言，BEVWorld为自动驾驶领域中的世界模型构建提供了新视角和方法，有望促进自动驾驶技术的进一步发展。欢迎关注我们的仓库，里面包含了BEV/多模态融合/Occupancy/毫米波雷达视觉感知/车道线检测/3D感知/多模态融合/在线地图/多传感器标定/Nerf/大模型/规划控制/轨迹预测等众多技术综述与论文。

4、所以理想汽车也透露，MindVLA基于自研的重建+生成云端统一世界模型，深度融合重建模型的三维场景还原能力与生成模型的新视角补全，以及未见视角预测能力，构建接近真实世界的仿真环境。过去一年，理想自动驾驶团队完成了世界模型大量的工程优化，显著提升了场景重建与生成的质量和效率，其中一项工作是将3D GS的训练速度提升至7倍以上。

关于自动驾驶动作空间建模，以及自动驾驶动作空间建模软件的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。