现有的大量方法都是基于自动驾驶的端到端来降低系统的复杂性，提高泛化能力。模型的驾驶性能、模型的可解释性一直是自动驾驶的痛点，也是当下及不短时间内的热门研究方向！
清华大学团队提出了全新的自动驾驶模块——激光雷达-视觉融合（LVAFusion）击败ICCV oral DriveAdapter，在 CARLA 模拟器上进行实验，并在闭环基准测试中以较少的数据实现了SOTA的性能。离自动驾驶车辆的广泛部署更近一步！
12月6日中科院周导师带你学习《M2DA：全新LV融合赋予端到端驾驶人类理解能力，上车更进一步！》从论文入手，学如何确定热门研究，找创新点，算法框架选择，实验评估里的方法比较！并探索其他生成型建模方法用于端到端自动驾驶！
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下面是我们根据自动驾驶之心粉丝需求，整理的自动驾驶现有idea！
可辅导的自动驾驶方向
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研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，以及国内外知名人工智能实验室研究员。
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