DRIVE Sim
2023年 12月 18日
使用 Trajeglish 帮助自动驾驶汽车学习人类驾驶行为语言
驾驶员之间的沟通常常远超于转向灯和刹车灯的使用,很多情况下都依赖于人与人之间的交流,而并非汽车技术,比如,示意另一辆车继续前行、
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2023年 12月 5日
使用自监督学习重建动态驾驶场景
从单调乏味的高速公路到日常的社区出行,驾驶通常都很平静。因此,在现实世界中收集的大部分自动驾驶汽车 (AV)…
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2023年 11月 28日
使用 Bi-Level 模仿学习仿真现实交通行为
无论是突然加塞(cut-in),还是无意地 U 形掉头,人类驾驶员的行为通常难以预测。行为的不可预测性源自人类决策过程的天然复杂性…
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2023年 11月 13日
使用合成数据处理自动驾驶汽车感知
自动驾驶汽车 (AV) 有各种形状和大小,从小型客车到多轴半挂卡车不等。但是,部署在这些车辆上的感知算法必须经过训练,以处理类似情况,
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2023年 9月 26日
验证 NVIDIA DRIVE Sim 雷达模型
传感器模拟是解决自动驾驶汽车(AV)开发中现实世界数据差距的关键工具。然而,只有传感器模型准确地反映了物理世界,它才有效。
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2023年 7月 27日
用神经激光雷达场感知自动驾驶汽车仿真的新前沿
自动驾驶汽车( AV )的开发需要大量的传感器数据来进行感知开发。 开发人员通常从两个来源获得这些数据——真实世界驱动器的回放流或模拟。然而,
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2023年 5月 18日
利用合成数据聚焦远场物体,实现基于摄像头的 AV 感知
检测远场物体,如 100 米以外的车辆,是自动驾驶系统在高速公路上安全操作的基础 在这样的高速环境中,每一秒都很重要。因此,
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