SIMPL：用於自動駕駛的簡單高效的多智能體運動預測基準

寫在前面&筆者的個人理解三維Gaussiansplatting（3DGS）是近年來在顯式輻射場和電腦圖形學領域出現的一種變革性技術。這種創新方法的特點是使用了數百萬個3D高斯，這與神經輻射場（NeRF）方法有很大的不同，後者主要使用隱式的基於座標的模型將空間座標映射到像素值。 3DGS憑藉其明確的場景表示和可微分的渲染演算法，不僅保證了即時渲染能力，而且引入了前所未有的控制和場景編輯水平。這將3DGS定位為下一代3D重建和表示的潛在遊戲規則改變者。為此我們首次系統性地概述了3DGS領域的最新發展與關

昨天面試被問到了是否做過長尾相關的問題，所以就想著簡單總結一下。自動駕駛長尾問題是指自動駕駛汽車中的邊緣情況，即發生機率較低的可能場景。感知的長尾問題是目前限制單車智慧自動駕駛車輛運行設計域的主要原因之一。自動駕駛的底層架構和大部分技術問題已經解決，剩下的5%的長尾問題，逐漸成了限制自動駕駛發展的關鍵。這些問題包括各種零碎的場景、極端的情況和無法預測的人類行為。自動駕駛中的邊緣場景"長尾"是指自動駕駛汽車（AV）中的邊緣情況，邊緣情況是發生機率較低的可能場景。這些罕見的事件

新標題：Sparse4Dv3：推進端到端的3D檢測和追蹤技術論文連結：https://arxiv.org/pdf/2311.11722.pdf需要重新寫的內容是：程式碼連結：https://github.com/linxuewu/ Sparse4D重寫的內容：作者所屬單位為地平線公司論文想法：在自動駕駛感知系統中，3D偵測與追蹤是兩項基本任務。本文基於Sparse4D框架更深入研究了這個領域。本文引入了兩個輔助訓練任務（時序實例去雜訊-TemporalInstanceDenoising和品質估計-Q

不要改變原內容的意思，微調內容，重寫內容，不要續寫。 「分位數迴歸滿足此需求，提供具有量化機會的預測區間。它是一種統計技術，用於模擬預測變數與反應變數之間的關係，特別是當反應變數的條件分佈命令人感興趣時。 ⼀組迴歸變數X與被解釋變數Y的分位數之間線性關係的建模⽅法。現有的迴歸模型其實是研究被解釋變數與解釋變數之間關係的一種方法。他們關註解釋變數與被解釋變數之間的關

原文標題：SIMPL:ASimpleandEfficientMulti-agentMotionPredictionBaselineforAutonomousDriving論文連結：https://arxiv.org/pdf/2402.02519.pdf程式碼連結：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/SIMPLobotics單位論文想法：本文提出了一種用於自動駕駛車輛的簡單且有效率的運動預測基線（SIMPL）。與傳統的以代理為中心(agent-cent

0.寫在前面&&個人理解自動駕駛系統依賴先進的感知、決策和控制技術，透過使用各種感測器（如相機、光達、雷達等）來感知周圍環境，並利用演算法和模型進行即時分析和決策。這使得車輛能夠識別道路標誌、檢測和追蹤其他車輛、預測行人行為等，從而安全地操作和適應複雜的交通環境。這項技術目前引起了廣泛的關注，並認為是未來交通領域的重要發展領域之一。但是，讓自動駕駛變得困難的是弄清楚如何讓汽車了解周圍發生的事情。這需要自動駕駛系統中的三維物體偵測演算法可以準確地感知和描述周圍環境中的物體，包括它們的位置、

軌跡預測在自動駕駛中承擔著重要的角色，自動駕駛軌跡預測是指透過分析車輛行駛過程中的各種數據，預測車輛未來的行駛軌跡。作為自動駕駛的核心模組，軌跡預測的品質對於下游的規劃控制至關重要。軌跡預測任務技術堆疊豐富，需熟悉自動駕駛動/靜態感知、高精地圖、車道線、神經網路架構（CNN&GNN&Transformer）技能等，入門難度很高！許多粉絲期望能夠盡快上手軌跡預測，少踩坑，今天就為大家盤點下軌跡預測常見的一些問題和入門學習方法！入門相關知識1.預習的論文有沒有切入順序？ A：先看survey，p

目標偵測在自動駕駛系統當中是一個比較成熟的問題，其中行人偵測是最早得以部署演算法之一。在多數論文當中已經進行了非常全面的研究。然而，利用魚眼相機進行環視的距離感知相對來說研究較少。由於徑向畸變大，標準的邊界框表示在魚眼相機當中很難實施。為了緩解上述描述，我們探索了擴展邊界框、橢圓、通用多邊形設計為極座標/角度表示，並定義一個實例分割mIOU度量來分析這些表示。所提出的具有多邊形形狀的模型fisheyeDetNet優於其他模型，並同時在用於自動駕駛的Valeo魚眼相機資料集上實現了49.5%的mAP