轨迹预测学习如何入门？多模态3D目标检测有在车路协同中应用吗？

最新推荐文章于 2025-09-03 12:56:34 发布
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#学习 #人工智能

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内部讨论

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未来就业

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行业动态

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YOLOv8自动驾驶系统设计 —— 轨迹预测、V2X协同控制、多车协同规划
u010117029的博客
07-24 81
本文提出一套完整的自动驾驶系统技术方案，涵盖轨迹预测、V2X协同控制和多车协同规划三大核心模块。系统采用基于Transformer的轨迹预测模型（Python实现），结合V2X通信协议（支持SAE J2735/IEEE 1609）实现车辆间协同；通过冲突检测算法和博弈论路径协商机制实现多车协同规划，并采用MPC控制器执行控制指令。系统已集成ROS2框架（C++节点），支持TensorRT加速，实测预测精度达0.5米，控制延迟20ms。方案适用于高速公路、城市道路等多种场景，提供完整的GitHub开源项目（含
基于YOLOv8与时间序列预测的多模态目标检测系统：从理论到实现
YOLO
06-28 334
在当今的计算机视觉领域，目标检测技术已经取得了长足的进步，而YOLO(You Only Look Once)系列算法作为其中的佼佼者，以其高效和准确著称。本文将介绍如何结合YOLOv8目标检测和时间序列预测技术，构建一个能够同时进行实时目标检测和未来行为预测的综合系统，并提供完整的实现代码和UI界面设计。本文提出了一个结合YOLOv8目标检测和时间序列预测的综合系统，实现了从目标检测到行为预测的完整流程。本系统的完整代码已开源在GitHub上(假设的链接)，欢迎社区贡献和改进。
[自动驾驶算法][从0开始轨迹预测]：一、坐标系和坐标系变换
Bin_Dut的博客
01-13 2502
既然要从0开始轨迹预测，那从哪开始写起呢？回想下自己的学习历程，真正有挑战性的不是模型结构，不是繁琐的训练和调参，而是数据的制作！！！ 笔者自认为不是一个数学基础牢固的人，那么我们的轨迹预测之旅就从坐标转换开始吧～～～ 由难至简，才能做到【删繁就简三秋树，领异标新二月花】，专注于轨迹预测的核心算法。
求助：轨迹预测入门的简单代码
weixin_43870718的博客
11-26 2436
求助：轨迹预测领域入门的简单代码或者小的Demo 大佬们，有没有做轨迹预测领域的，有没有入门级的简单代码或者github上的小项目。 目前看了一些该领域的论文，里面的代码太工程化，看着很吃力。 ...
轨迹预测
MrTeq的专栏
01-15 7206
https://medium.com/analytics-vidhya/game-of-modes-diverse-trajectory-forecasting-with-pushforward-distributions-315b1b30d5e6   ***Game of Modes: Diverse Trajectory Forecasting with Pushforward Distrib...
基于车载无线通信和车辆远程传感器融合的V2X协同感知（目标跟踪/轨迹预测）
weixin_43635795的博客
11-26 2119
为了实现可靠的车辆驾驶环境识别，并提供适当的道路安全应用，提出了基于车载传感器和车辆无线通信的协同感知方法。提出了基于车辆无线通信数据与车载传感器数据融合的协同感知方法，其中，采用了基于Kalman滤波的方法来融合车载传感器感知和通过V2X通信接收到的目标轨迹数据，以准确可靠地定位车辆周围的远程目标并预测其未来的轨迹。1）所提出的方法应用范围被限制在Ego车辆周围存在单一远程目标的驾驶场景中。2）轨迹预测是基于基于物理学的运动模型，这种模型可以在短期预测中表现良好，但当预测范围扩大时，其性能就会下降。
【自动驾驶01】轨迹预测方法总结
Tekapo_s的博客
09-14 5070
自动驾驶轨迹预测方法总价
史上最全综述 | 3D目标检测算法汇总！（单目/双目/LiDAR/多模态/时序/半弱自监督）
CV_Autobot的博客
08-15 2183
史上最全综述 | 3D目标检测算法汇总！（单目/双目/LiDAR/多模态/时序/半弱自监督
19、多传感器融合在多目标检测与跟踪中的应用
最新发布
websocket5live的博客
09-03 35
本文探讨了多传感器融合在多目标检测与跟踪中的应用，重点分析了BEVFusion、TransFusion等先进3D目标检测算法在nuScenes数据集上的性能表现，比较了不同方法在汽车、行人和自行车检测中的AP3D指标。文章还介绍了车辆侧和路侧多目标跟踪的技术框架，包括AlphaTrack、CFTrack及多摄像头MTMC跟踪方案，并通过mermaid流程图展示了关键算法的工作流程。最后总结指出，基于BEV空间的特征融合显著提升了检测与跟踪精度，多传感器协同为自动驾驶感知系统提供了更鲁棒、准确的环境理解能力。
ICCV25! 上交&中科院MambaFusion: 首个SOTA Mamba多模态3D检测
CV_Autobot的博客
07-11 1396
如表中所示，我们在未使用测试时增强或模型集成的情况下，于 nuScenes 验证集上进行了评估：相较于准稠密全局融合方法 UniTR ，Lite 模型在推理速度提升 10% 的同时，分别在 mAP 上提升了 1.1、在 NDS 上提升了 0.7；这样，每个位置都能直接“看到”整个场景的长程信息，实现跨模态、跨空间的全局融合。单位位置生成新体素而可能引入的重叠和冲突问题，主动剔除那些与周围体素位置重叠的候选体素，确保最终保留的都是不重复、互不干扰的有效体素，从而显著提升了多模态融合的对齐精度和下游检测性能。
AIGC领域多模态大模型在游戏AI中的应用创新案例
AI天才研究院
05-01 906
随着《塞尔达传说：王国之泪》《博德之门3》等现象级游戏的成功，游戏行业对AI技术的需求已从简单的路径规划升级为具备创意生成、自然交互和动态决策能力的智能系统。传统单模态AI（如纯文本对话模型或图像生成模型）难以处理游戏中复杂的多维度输入（如玩家语音、手势、场景图像），而多模态大模型通过融合文本、图像、语音、视频等多维度数据，为构建沉浸式游戏体验提供了革命性解决方案。智能NPC交互动态内容生成和玩家行为分析，结合具体技术案例解析其技术架构、算法实现和工程落地经验。核心概念。
如何入门车路协同轨迹预测方向，应该从哪个地方入手呢？
CV_Autobot的博客
08-08 543
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取今天汽车人为大家分享知识星球的一周问答精选汇总，所有内容均出自【自动驾驶之心知识星球】，欢迎加入！1、请问lvisam与r3live两个算法在哪一个更好呢，算法先进性，实时性，精确度，鲁棒性方面可以比较一下吗墨染青衣：其中LVI-SAM是基于激光雷达的同步定位与建图算法，而R3LIVE是基于激光雷达-惯性-视觉融合的实时鲁棒性紧耦合...
车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法
SAUTOMOTIVE的博客
04-01 2941
本文由吴壮，唐伦，蒲昊，汪智平，陈前斌联合创作 摘要 针对城市车联网中出现的基站覆盖空洞及局部流量过载等问题，该文提出了一种基于车辆轨迹预测信息的动态预部署方案。首先，为了训练得到统一的 Seq2Seq-GRU 轨迹预测模型，多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下，去除中心聚合节点，采取改进的 Raft 算法，在每轮训练中根据贡献数据量的大小，选举得到节点来完成参数聚合及模型更新任务。其次，基于模型预测结果，提出了一种改进的虚拟力向导部署算法，通过各虚拟力来引导无人机进行动态
轨迹预测入门 | 我的HiVT学习笔记
CV_Autobot的博客
02-17 1742
作者|一根呆毛 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/682073656点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【轨迹预测】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文个人觉得这篇paper非常适合学习，因为文章写得很清楚，没有跳步。源码也很清楚，容易看懂。详细介绍了很多复杂预测模型的基本原理，看...
万万字详解自动驾驶、车路协同中的高精度地图
热门推荐
爱是与世界平行
04-01 2万+
参考资料： 自动驾驶现在是否需要高精地图？特斯拉的纯视觉更强吗? - 知乎 (zhihu.com) 本站文章引用或转载写明来源，感谢原作者的辛苦写作，如果有异议或侵权，及时联系我处理，谢谢！ 更多车路协同，车路协同建设解决方案，参考链接：https://gitee.com/AiShiYuShiJiePingXing/smart-city 个人网站：https://www.lovebetterworld.com/ 微信：lovebetterworld 1 高精度地图介绍 所谓高精度地图（.
车路协同 智能路侧决策系统总体架构及应用
爱是与世界平行
11-13 4421
车路协同 智能路侧决策系统总体架构及应用
论文笔记：第一人称视角视频中的行人轨迹预测
xiangz_csdn的博客
12-11 3684
第一人称视频中的行人轨迹预测问题，并提出了一个新的数据集以及一个新的行人轨迹预测算法。
轨迹预测分享
Big brother的博客
07-24 2891
PRIME工作的核心思想是通过基于模型的方法生成预测轨迹候选集，减少后续轨迹搜索空间。PIP的核心思想是将Planning输出的自车规划的轨迹传递给预测模块，以更好的来进行目标车辆未来轨迹预测。传统的Planning与Prediction之间的关系预测模块只预测目标车轨迹，然后将轨迹传递给Planning帮助其更好的对自车候选轨迹进行打分。...
移动目标轨迹预测方法——概述
Tang_Zhe的博客
12-27 6973
一、分类 可分为两类： 1. 基于数据驱动的方法 通过海量的历史数据来挖掘移动目标的行为特征，结合目标的当前位置，预判目标的运动趋势。 概率统计：卡尔曼滤波、差分自回归移动平均模型、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、贝叶斯网络 神经网络：BP神经网络 深度学习：MLP、RNN、LSTM、ELM、GAN 混合模型：LSTM-ARIMA（深度学习+概率统计） 2. 基于行为驱动的方法 根据目标的当前状态、所处的环境预测轨迹。 动力学模型：描述运动规律 意图识别：先判断意图，再预测轨迹 二、难点
在ROS2中实现多模态融合的移动机器人目标检测与跟踪仿真研究需要具备哪些内容
03-27
好的，我现在需要回答用户关于在ROS2中进行多模态融合的移动机器人目标检测与跟踪仿真的必备内容的问题。首先，我需要整理一下用户提到的关键词：ROS2、多模态融合、移动机器人、目标检测、跟踪、仿真。然后，结合我...
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