自动驾驶论文

已于 2024-01-01 15:20:13 修改
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分类专栏： 自动驾驶 文章标签： 自动驾驶
于 2024-01-01 14:21:43 首次发布
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一、Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction

Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction

在这里插入图片描述
提出一个lstm的encoder和decoder，用cnn social pooling替换social pooling来更健壮的学习车辆运动过程中的相互依赖性，加cnn的好处是：cnn能感知局部车辆相对位置来弥补lstm不能感知相对位置的缺点。另外，模型基于机动类输出一个多模态的预测分布在未来轨迹上。
Convolutional social pooling：我们对于lstm隐藏状态的社会张量（social-tensor）（该状态编码相邻车辆的过去运动），应用cnn和最大池化层来代替一个全连接层

基于机动的解码器：我们的lstm解码器给生成6个机动类的概率分布在未来运动上，并且给每个类分配一个概率，这就是未来运动的多模态性质

二、QCNet：Query-Centric Trajectory Prediction

QCNet：Query-Centric Trajectory Prediction

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ICLR 2024自动驾驶论文解读:强化学习与虚实迁移学习
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
12-21 1486
自动驾驶, 强化学习, 迁移学习, 虚实环境, 仿真训练, 模型部署 1. 背景介绍 自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，近年来取得了显著进展。然而，由于复杂的路况环境和多样的驾驶场景，自动驾驶系统的开发仍然面临着诸多挑战。其中，安全可靠、泛化能力强、适应性好是关键问题。
深度强化学习之自动驾驶论文阅读（二）
qq_57104181的博客
08-20 715
主要步骤：1、使用缓冲器，所有以前的经验都存储在缓冲器重放中。2、下一个动作由Q函数的最大输出决定。3、损失函数是预测Q值的均方误差以及目标Q值。使用RGB图像作为输入不足以让智能体在随机驾驶环境中学习。这是因为从安装在ADV顶部的摄像头捕获的图像非常复杂。因此，由RGB图像、车辆速度和车辆与道路中心之间的角度组成的输入表示元组被公式化。所提出的DQN模型使用输入数据进行训练。LSTM和CNN（卷积神经网络）都用于将输入数据映射到由转向、制动和加速命令组成的动作。
地平线轨迹预测 QCNet 参考算法-V2.0
最新发布
地平线开发者
02-08 1186
轨迹预测任务的目的是在给定历史轨迹的情况下预测未来轨迹。这项任务在自动驾驶、智能监控、运动分析等领域有着广泛应用。
QCNet 可视化
qq_45383577的博客
12-13 2223
QCNet轨迹可视化，只要是Argoverse2 都可以用该代码进行可视化
QCNet：多智能体轨迹预测的优雅框架——使用指南与问题解决
gitblog_07447的博客
09-13 1276
QCNet：多智能体轨迹预测的优雅框架——使用指南与问题解决 项目基础介绍 QCNet 是一个针对边缘/联合多智能体轨迹预测的优雅、高性能且可扩展的框架，该框架由周子康等作者在 CVPR 2023 上发表。项目采用 Python 作为主要编程语言，并利用了深度学习库如 PyTorch 进行实现，专注于提供准确的多智能体预测，特别是在自动驾驶领域。项目亮点包括空间中的旋转和平移不变性场景编码，支持理...
[论文阅读]用于车辆轨迹预测的卷积社交池Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction
不兼容旧版本
08-30 7503
预测周围车辆的运动是部署在复杂交通中的自动驾驶汽车的一项关键能力。场景中所有车辆的运动受交通环境控制，即相邻车辆的运动和相对空间配置。在本文中，我们提出了一种LSTM 编码器-解码器模型，该模型使用卷积社交池（convolutional social pooling）作为对社交池层的改进，以稳健地学习车辆运动中的相互依赖性。此外，我们的模型基于机动类别，输出未来轨迹的多模态预测分布。我们使用公开可用的和I-80数据集评估我们的模型。我们的结果表明，在模型的预测分布下，预测误差的RMS值和真实未来轨迹的。..
Query-Centric Trajectory Prediction
baidu_41890159的博客
10-10 1006
预测周围智能体的未来轨迹对于自动驾驶车辆的安全运行至关重要。本文提出了QCNet，这是一个推动轨迹预测边界的建模框架。首先，我们发现现有方法使用的以智能体为中心的建模方案需要在观察窗口向前滑动时重新归一化和重新编码输入，导致在线预测期间的冗余计算。为了克服这一限制并实现更快的推理，我们引入了一种以查询为中心的场景编码范式，它通过学习与全球时空坐标系无关的表示，使过去的计算得以重用。在所有目标智能体之间共享不变的场景特征，进一步允许多智能体轨迹解码的并行性。
轨迹预测与运动预测相关paper汇总
CV_Autobot的博客
07-23 951
编辑| 自动驾驶之心点击下方卡片，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】技术交流群推荐一个不错的仓库，汇总的还比较全！https://github.com/colorfulfuture/Awesome-Trajectory-Motion-Prediction-PapersCVPR 2023CVPR 2023 All Paper ListDecomp...
深度强化学习之自动驾驶论文阅读（一）
qq_57104181的博客
08-15 512
为了提高Agent的稳定性，我们采用经验回放的方法来打破数据样本之间的依赖关系。在DDPG算法中使用了一个目标网络，这意味着我们为演员和评论家网络创建了一个副本。然后，这些目标网络用于提供目标值。在确定性策略梯度下，从状态空间到动作空间的映射是固定的，因此我们不需要在整个动作空间上积分。因此，确定性策略梯度算法需要更少的数据样本来收敛于随机策略梯度。：文章使用DDPG算法在TORCS模拟器上训练了一个agent，在文章设定的环境下表现良好。深度确定性策略梯度（DDPG）算法：使用确定性而不是随机动作函数。
waymo自动驾驶论文实现.zip
08-01
1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，...
【亲测免费】 QCNet 项目安装和配置指南
gitblog_07591的博客
09-13 746
QCNet 项目安装和配置指南 1. 项目基础介绍和主要编程语言 项目介绍 QCNet 是一个用于轨迹预测的开源项目，由 Zikang Zhou 等人开发。该项目在 CVPR 2023 中被接受，并在 Argoverse 1 和 Argoverse 2 的单代理和多代理运动预测基准中排名第一。QCNet 提供了一个优雅、高性能和可扩展的框架，用于边缘/联合多代理轨迹预测。 主要编程语言 QCNet...
【亲测免费】 QCNet 开源项目教程
gitblog_00645的博客
08-21 808
QCNet 开源项目教程 项目介绍 QCNet 是一个基于深度学习的量子计算网络框架，旨在提供一个高效、可扩展的平台，用于模拟和优化量子算法。该项目由 Zikang Zhou 主导开发，并在 GitHub 上开源。QCNet 利用现代深度学习技术，如神经网络和强化学习，来解决量子计算中的复杂问题。 项目快速启动 环境准备 在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖： Python 3.7 或更高版...
【Motion Forecasting】片段节选：QCNet：双阶段轨迹解码提升运动预测任务的性能
YGGP的博客
08-17 1418
对《Query-Centric Trajectory Prediction》当中的第三部分Query-Based Decoder进行阅读与学习记录。
Waymo冠军方案！MTR++：基于对称建模和引导查询的运动预测
CV_Autobot的博客
09-10 1988
作者| 一根呆毛 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/654070149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，联系删文本文包含MTR和MTR++两个model。原文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.17770.pdf （M...
MYSQL查询（模型关系、查询数据）
yytkkn的博客
11-13 467
学习目标： Mysql学习 学习内容：
轨迹运动预测相关论文大盘点 | Trajectory Motion Prediction
CV_Autobot的博客
10-04 1431
作者| 啊哈哈 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/480433722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ICRA 2024MacFormer: Map-Agent Coupled Transformer for Real-time an...
如何使用开发工具C#.net来调用QC的接口
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11-11 1341
 来源 http://blog.youkuaiyun.com/didostream/article/details/4808244?locationNum=11&fps=1 本文主要介绍了，如何使用开发工具C#.net来调用QC的接口，从而实现对QC中的测试用例等对象的读写。本文涉及的软件有： Quality Center Visual Studio 2005 QC是很多测试团队
Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction
wholetus的博客
06-24 144
Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction
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