Felaim的博客

其技术路线为自动驾驶提供了一种更灵活、可解释的预测框架，未来或进一步融合多传感器数据（如LiDAR、摄像头），提升复杂场景的适应性。是由 Google 在 2023 年提出的基于语言模型（LM）架构的生成模型，主要用于自动驾驶场景中的交通参与者（如车辆、行人）其核心思想是将轨迹预测问题转化为类似自然语言生成的序列建模任务，通过借鉴语言模型的技术路线实现多模态、可控且高效的预测。轨迹Token可对应具体的驾驶行为（如“变道”“减速”），使模型决策过程更透明，便于调试和验证。

一系列用于评估自动驾驶（AD）策略性能的关键指标。让我们逐一解析这些指标：动态碰撞比率（Dynamic Collision Ratio, DCR）：静态碰撞比率（Static Collision Ratio, SCR）：碰撞比率（Collision Ratio, CR）：位置偏离比率（Positional Deviation Ratio, PDR）：航向偏离比率（Heading Deviation Ratio, HDR）：偏离比率（Deviation Ratio, DR）：平均偏离距离（Average De

以上指标与论文反映了智驾大模型在提升安全性、效率及泛化能力方面的核心进展。如需进一步了解具体模型实现或数据集细节，可参考相关论文及企业技术报告（如特斯拉AI Day、华为智能驾驶白皮书）。智驾大模型的技术指标主要围绕。

通过显式的高斯分布建模，在实时性、动态场景适应性和多传感器融合方面展现出独特优势，成为自动驾驶三维感知的理想工具。其高效的渲染能力和灵活性，使其在实时建图、障碍物检测、仿真测试等场景中具有广阔应用前景。随着算法优化与硬件升级，3DGS有望成为自动驾驶三维感知的新一代核心技术。

联合优化横向和纵向需要高维状态空间搜索（如同时优化位置、速度、航向角），计算复杂度呈指数级增长。尽管存在耦合场景的局限性，但在当前技术阶段，这一策略仍是工程实践中的主流选择。从动力学模型来看，横向和纵向的控制输入（如方向盘转角、油门/刹车）对车辆状态的影响。分拆后，两者可分别采用最适合的算法（如横向用样条插值，纵向用模型预测控制 MPC）。将车辆运动投影到车道中心线的切向（纵向）和法向（横向），生成横向位移的平滑轨迹。分离开横向和纵向优化，可以更清晰地定义约束条件，避免联合优化时的复杂耦合。

是不同功能模块的术语，它们的区别主要体现在。

基于IL的端到端自动驾驶研究正从。

基于高斯的表示方法（如3DGS）通过显式、可编辑的3D高斯分布，在城市场景建模中实现了。

稀疏奖励和收敛慢是RL的核心挑战，根源在于。

是一种机器学习范式，其核心目标是让智能体（如自动驾驶车辆、机器人）通过观察专家（如人类驾驶员）的示范行为，学习模仿专家的决策策略。与强化学习（RL）依赖环境奖励信号不同，IL直接从专家提供的状态-动作对中学习映射关系，属于监督学习的扩展。

RAD通过。

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常用词汇持续积累中。。。 英文缩写 中文全称 英文全称 ABS 防抱死制动系统 Anti-lock Braking System ACCS 自适应巡航控制系统