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innsikt - 自律走行
自律走行車のための非同期センサーフュージョンバードアイビューモデル: 速度駆動ビジョン
レーダーとLiDARのセンサーが非同期の場合でも、レーダーの速度情報を利用することで、バードアイビューモデルの性能を大幅に向上させることができる。
自律駆動における軌跡予測のための特徴付けされた拡散と空間時間相互作用ネットワーク
本研究は、特徴付けされた拡散モジュールと空間時間相互作用ネットワークを組み合わせた新しい軌跡予測モデルを提案する。これにより、複雑な交通シナリオにおける軌跡予測の精度と信頼性が大幅に向上する。
オムニドライブ: 3D知覚、推論、計画を備えた自律走行のための包括的なLLMエージェントフレームワーク
オムニドライブは、3D知覚、推論、計画を備えた包括的な自律走行フレームワークを提案する。主な貢献は、モデル(オムニドライブ-エージェント)とベンチマーク(オムニドライブ-nuScenes)の両方にある。前者は新しい3D視覚言語モデルの設計を特徴とし、後者は推論と計画のための包括的なVQAタスクで構成されている。
オープンピット鉱山における自律型輸送のためのシナリオエンジニアリング
シナリオエンジニアリングを自律型輸送に統合することで、オープンピット鉱山における自律型輸送システムの信頼性、堅牢性、および学習能力を向上させることができる。
自律走行車のための強化学習を用いた反復報酬予測による軌道計画
強化学習を用いた自律走行車の軌道計画手法において、反復報酬予測と不確実性伝播を導入することで、学習の安定性と性能を向上させる。
自律走行のための安全フィルタと分布学習の効率的な処理と分析
VQ-VAEとDifferentiable Optimizationを用いて、自律走行のための軌道サンプリング分布と安全フィルタを学習する。
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