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自动驾驶论文权威发布_ai智能写作一键生成(2024年11月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

自动驾驶论文

自动驾驶感知领域的研究热点与经典论文推荐 𐟚— 对于刚入门的研0学生来说，自动驾驶感知领域的研究方向选择至关重要。感知技术涵盖了多个方面，包括融合、单目、多目、点云和鸟瞰视图（Bird's Eye View，BEV）等。随着2023年技术进步的加速，新兴技术如在线高精地图、大模型、端到端自动驾驶、世界模型、Occ和Nerf逐渐走向实际应用。 𐟓š 为了帮助大家更好地了解这些领域的研究进展，我们整理了近百篇综述和经典论文，涵盖了端到端自动驾驶、在线高精地图、大模型与自动驾驶以及Nerf与自动驾驶等多个方向。以下是各领域的精选论文： 𐟔𙠧믥ˆ𐧫輻ꥊ詩𞩩𖯼š2篇 𐟔𙠥œ觺🩫˜精地图：12篇 𐟔𙠥䧦补ž‹与自动驾驶：15篇 𐟔𙠎erf与自动驾驶：8篇这些论文涵盖了自动驾驶领域的最新研究成果，为研究者提供了丰富的参考和启示。通过阅读这些论文，你可以深入了解各个方向的研究热点和挑战，为未来的研究工作打下坚实的基础。

【技术向】从多模态大模型迁移到自动驾驶我们从Waymo最近发布的一篇论文EMMA入手网页链接（非常早期，不代表实际量产方向）简单来说，这个工作将Gemini模型迁移到了自动驾驶系统上。 - EMMA建立在Gemini模型之上，接受摄像头图像和纯文本形式的非视觉输入，如高级驾驶命令和历史背景。 - 通过将驾驶任务重新构想为视觉问题回答（VQA）问题，EMMA利用了Gemini的预训练能力，同时保留了其丰富的世界知识。 - EMMA在微调后能够生成各种驾驶输出，如运动规划的未来轨迹、感知对象、道路图元素和场景语义。这篇论文其实与之前理想汽车发布的DriveVLM 双系统有点像，只不过，这篇论文更进一步，将两个系统融合为同一个系统，直接在单个大型神经网络中输出了3D对象检测、道路图估计和场景理解，还有最后的运动规划结果（图一）。这其实也符合技术趋势，在理想汽车双系统发布时，其实在选择某个系统的输出时，应该还需要一个判别结果作为选择依据。这个判别可能是规则的，也可能是另一个网络任务。 EMMA就是将这个两个任务融合，更加激进。从一些学界公认的Benchmark看，EMMA 取得了不错的成果，但是对比起来看，这么巨大的参数量的迁移结果，并不比DriveVLM 有飞跃的提升（图二）。最后这篇论文提出了非常有意思的一个疑问，因为Gemini 在训练时只有video和Text 的数据，没有3d信息（lidar，radar），能力迁移会有很多问题，所以即使waymo是一家L4 公司，他们也没有在设计任务时将Lidar 考虑进去。这与我上次在聊小鹏去激光雷达的逻辑很像。如果我们相信需要大规模的其他领域的知识来训练系统，我们怎么才能确定，在Scaling Law 基础下，Lidar 是有效的呢？因为没有大量其他领域的lidar数据，我们似乎失去了一次机会。单纯靠驾驶场景的lidar video 数据进行迁移，应该是不够的。「汽场全开」「微博新知」

以色列内盖夫本-古里安大学和日本科技公司富士通集团的研究人员联合发表了一篇论文，指出某些基于摄像头的自动驾驶系统在遇到应急车辆闪烁灯光时，可能无法准确识别道路上的物体。研究人员将这一现象形象地称为“数字癫痫发作”（Digital Epileptic Seizure）。这些系统虽然经过人工智能训练，可以区分不同的道路物体图像，但在应急车辆灯光闪烁的影响下，其识别效果会显著下降，尤其是在黑暗环境中更为明显。换句话说，应急车辆的灯光可能让自动驾驶系统对前方形似汽车的物体产生疑虑，难以准确判断。研究人员在论文中指出，这一漏洞存在重大风险，可能导致开启自动驾驶系统的车辆在应急车辆附近发生碰撞，甚至可能被恶意利用来制造事故。挺有意思吧？人家智驾不行，研究这个有一套~ 不过这是也一定程度上证明了激光雷达的重要性~

荣耀MagicOS 智能体一句话点咖啡太方便了！！看现场演示才能真正体会到什么叫做真方便，确实能教给AI我们何必亲自操作繁琐的步骤，荣耀的创新让AI的交互拥有了体验新进阶。处处有AI，处处有惊喜，智慧互联、流畅性能、隐私安全、科技美学、创作办公，荣耀这一整套AI非常可靠，全栈Vulkan图形、AI预测调度、直觉交互动效三大引擎让手机真正懂我们。回归到实际的使用中AI换脸检测，魔法修图，同声传译，论文对比都非常实用刚需，还能荣耀任意门一圈即开，搭配灵动多胶囊让AI随时召唤，随时配合我们的使用。迫不及待想体验搭载新系统的手机了，感受一下AI时代荣耀的答卷，和YOYO一起开启自动驾驶时代！

「NVIDIA」【用于自主系统的实时检测基础模型】基于大规模互联网数据训练的基础模型（如大语言模型 LLM）具有零样本泛化能力，这使其成为检测和缓解机器人系统分布外故障模式的一项前景广阔的技术。 NVIDIA 的研究表明，即便使用相对较小的语言模型，NVIDIA 快速异常分类器的性能也优于基于最先进 GPT 模型的自回归推理。这使得我们的实时检测能够在资源和时间受限的情况下，提高动态机器人系统（如四旋翼飞行器或自动驾驶车辆）的可信度。 NVIDIA Research 与斯坦福大学的这一合作成果在 RSS（Robotics：Science and Systems）2024 上荣获优秀论文奖。「自动驾驶汽车」「生成式AI」「仿真」「自动驾驶安全」NVIDIA英伟达中国的微博视频

研究生日常：不记流水账都不知道怎么过的五点半的时候，我和大宝从酒店床上爬起来，澡都没洗就退房了。他把我送到学校门口，然后赶回去上班。早饭：斑斓黑豆碱水面包和拿铁☕ 早上六点多食堂还没开门，我在全家买了个碱水棒，面包体挺好吃的，但黑豆部分不太行。然后在瑞幸买了杯拿铁，一天不喝咖啡就难受。顺便用杯子暖暖手。上午：升旗仪式结束后，人冻得直哆嗦。买了根玉米暖暖手，一边吃一边打车去高铁站。最近萝卜快跑的服务不太稳定，这次换了小马智行，自动驾驶体验还不错。回家公交车上，有个小姑娘不太老实，鞋底踢到了我的衣服，她奶奶也不管，素质真是堪忧。午饭：白菜、鸡丁、米饭𐟍š 奥尔良风味鸡丁，吃着有点像科技肉。下午：洗了两天积攒的衣服，冲了个澡上床睡了一觉，睡得特别死，还是自己的床舒服。下午继续写论文。晚饭：小排、青菜、米饭𐟍𒊊晚上：运动了一下，收衣服，整理大宝的行李箱。天气太冷了，把电热毯铺上了，今天应该能睡个好觉。可惜大宝不在身边。研究生余额-1𐟒䀀

#教育创作激励计划# 2024年ECCV计算机视觉会议，华科大学子再次夺冠 2024年9月29日，欧洲计算机视觉会议在意大利米兰召开。大会组织的自然场景透明和反射物体挑战赛的镜面和透明表面图像的单目深度估计赛道比赛结果揭晓，华中科技大学未来技术学院2021级本科生张峻瑞参与的竞赛团队(Smartlab)获得全球冠军。张峻瑞以第一作者的身份撰写了学术论文“Towards Robust Monocular Depth Estimation in Non-Lambertian Surfaces”介绍参赛项目，并受邀在大会Workshop上进行论文学术交流。单目深度估计是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，它是自动驾驶、物体姿态估计、SLAM、虚拟现实、新视图生成、计算摄影等众多领域的基础技术，有着广泛的应用前景。

𐟓š人工智能领域TOP期刊推荐！ 𐟎“想要在人工智能领域发表高水平的论文吗？这里为你推荐了10本TOP级期刊！这些期刊涵盖了目标检测等人工智能的重要研究领域。 𐟔目标检测是找出图像或视频中特定物体，并定位其位置和大小的技术。它在自动驾驶、视频监控、刑事侦查等领域都有广泛应用。 𐟓–通过在这些TOP期刊上发表论文，不仅可以证明你的科研能力和潜力，还是本科保研、硕博毕业、硕士申博的强力加分项！ 𐟌Ÿ快来看看这些期刊，为你的学术研究提供参考吧！记得点赞关注哦，我们会持续分享SCI论文干货！有任何问题，欢迎随时来询。

论文写作技巧：如何巧妙运用主题句？在论文写作中，主题句的运用至关重要。一个好的主题句应该简短明了，突出一个主要观点，帮助读者理解你的主题。通过简短的句子，你可以为读者提供段落的大致方向，然后在后续的句子中展开详细的解释或描述。 𐟌€ 示例：自动驾驶汽车的必要性原始句子：自动驾驶汽车应该是优先事项，因为它们比污染环境的高油耗汽车要好，而且在短短几年内，交通将变得如此糟糕，以至于没有人能够到达他们需要的地方。问题：这句话太长，主题思想不明确，缺乏一个明确的要点来支持。改进后的主题句：考虑到自动驾驶汽车对社会的积极影响有多大，汽车行业应该优先考虑研究和资助。通过专注于一个主要思想，你的主题句可以指导段落中的支持句子。这样，你的读者就能更清晰地理解你的观点。 𐟓 主题句清单以下是一些关于主题句的快速问题：是否简短明了？是否突出一个主要观点？是否有助于读者理解你的主题？最后，既然你已经用充实的主题句填充了每个支持段落，请不要忘记彻底检查你的文章是否存在语法错误、拼写错误和句子结构错误。

自动驾驶必读34篇经典论文，附代码！ 𐟎“ 探索自动驾驶领域的精华，我们为你精心挑选了34篇顶会期刊上的经典论文，涵盖多个研究方向，包括但不限于： 3D检测行人轨迹预测轨迹预测目标检测车道线检测车辆轨迹预测图像分割 ...... 𐟓š 这些论文代表了自动驾驶技术的最新进展，是科研人员和工程师的宝贵资源。通过阅读这些论文，你可以深入了解自动驾驶技术的各个方面，并启发新的研究思路。 𐟔 如果你对自动驾驶技术感兴趣，不妨深入探索这些论文，它们将为你提供丰富的知识和灵感。

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