Wayve的端到端进化到哪一步了？

最新推荐文章于 2024-12-28 18:48:16 发布
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作者 | ColdM1rr0r 编辑 | 自动驾驶之心

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主要参考了wayve发布的视频

www.youtube.com/watch?v=a_q3Efh6-5E&ab_channel=Wayve

Structure

Traditional AV stack 1.0

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AV1.0

这是一个需要比较大成本的系统，目前也没有一家公司真正做到了。

  • 高精地图（高精地图建图&依赖高精度传感器建图）

  • 数据标记

AV 2.0（Wayve）

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  • 算法易于部署在不同传感器芯片移植（computationally homogeneous）

  • 数据驱动（Generalisation through data）

  • 无图方案成本低，泛化性高（scalable and economic）

  • 安全（outperforms hand-coded solutions）

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case处理

Frontiers in Embodied AI Research

Simulation

端到端的仿真需要模拟出视觉信息，这是非常困难的，总结一些Wayve的工作：

  • 缩小了预测和行为的gap

  • 动态物体和可形变的物体模拟

  • 模拟出整个环境和平台

  • 数据驱动&可移植

  • 长尾问题

Ghost Gym: A Neural Simulator for AD

https://wayve.ai/thinking/ghost-gym-neural-simulator/

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闭环的仿真器

PRISM-1

动态场景重建模型

自监督，4D，Non-parametric scene representation

https://wayve.ai/thinking/prism-1

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实时重建
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水坑反射和行人踩自行车

这个水坑和动态的踩自行车真的牛。。。而且是4d重建，不是一个简单的动画。

而且用正弦曲线去扰乱，也能保证生成的场景很完美，甚至能保证生成的行人也不漂移，甚至还拿着雨伞。

训练场景集：https://wayve.ai/science/wayvescenes101/

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重建出来的行人都不失真

不止能重建世界，也能生成一些多样化的场景（所有data driven的优势）

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Wayve GAIA（2023）- Generative World Model

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arxiv.org/abs/2403.02622

World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey

arxiv.org/abs/2403.02622

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World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey

GAIA还可以添加objects，并且做标记（动态的）

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Multimodality

LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving

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Lingo1: https://wayve.ai/thinking/lingo-natural-language-autonomous-driving/

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Lingo-1

Lingo2: https://wayve.ai/thinking/lingo-2-driving-with-language/

更注重实际驾驶，不仅在驾驶，而且在解释。

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这里的解释行为也比较重要，这里根据不同场景改变了驾驶计划。

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Foundation Models

A Model that is trained on a diverse set of data that can be adaped to a wide range of downstream tasks.

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一些挑战

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从进化论到代码实现：构建可进化的生命模拟系统
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项目立项规则是什么，是否抓住关键的点，立项的目的是什么，立项的目的其实是让业务聚焦，只做重要的事情，少做不重要的事情，减少试错，那么要达到这个目的，就要最战略的关联，要做项目的目标、要做里程碑的管控，要做优先级，把项目和战略拉出层次，要做资源的预估、项目方案、项目架构等等，这些是项目立项时都要说清楚的，如果一个组织，这些内容说不清，禁止立项。京东识别出真正的项目，主要是战略与项目挂钩，资源全部挂项目上，这样便于管理，提升效能，避免浪费，实现了战略从生到死的全流程、全闭环管理，但是目前很少企业能全面项目化。
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端到端自动驾驶介绍：什么是端到端？为什么要端到端？端到端用到了哪些关键技术？
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网页链接：https://wayve.ai/thinking/lingo-natural-language-autonomous-driving/wayve在9月14日公布了大语言模型和自动驾驶的结合模型LINGO-1，可以用自然语言解释自动驾驶的决策原因。大型语言模型LLM在AI领域研究和应用越来越多。视觉语言模型VLM，vision-language model。文本图像检索text-to-image retrieval。图片分类image classification。但是目前没有论文和开源代码。
[停更] wayve团队的自动驾驶 & RL [停更]
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文章目录 强化学习20分钟，剑桥博士教汽车学会自动驾驶 论文 Learning to Drive in a Day 更多 技术细节 好像找不到github上的代码，伤脑筋
讲真？一天就学会了自动驾驶——强化学习在自动驾驶的应用
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我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12413878迈驰&旷视最新MCTrack：KITTI/nuScenes/Waymo三榜单SOTA1. 写在前面&出发点自2016年SORT[1]算法提出以来，多目标跟踪任务已经经历了多年的发展，从最初的TBD(Tracking-By-Detection)范式发展到TBA(Tracking-By-Attention), JDT(Joint-Detection-Tracking)等范式，从单模态到多模态跟踪，从2D跟踪发展到
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