Machine Learning-Based Vehicle Intention Trajectory Recognition and Prediction for Autonomous Driving
University of Southern California（南加州大学）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；Miami University（迈阿密大学）；Northern Arizona University（北亚利桑那大学）；Northeastern University（东北大学）
本文针对自动驾驶变道安全问题，提出一种基于深度学习的变道行为预测方法，旨在准确识别驾驶员变道意图，促进安全变道并提升道路安全性。
2024-02-25 cs.CV cs.LG cs.RO
Deep Neural Network Perception Models and Robust Autonomous Driving Systems
Waterloo Artificial Intelligence Institute（滑铁卢人工智能研究所）；Department of Systems Design Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学系统设计工程系）；David Cheriton school of Computer science, University of Waterloo（滑铁卢大学戴维·谢里顿计算机学院）；University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文分析了自动驾驶应用中深度学习模型的鲁棒性，并讨论了解决该问题的实用解决方案。
2020-03-04 cs.CV cs.LG cs.RO
Motion Comfort Optimization for Autonomous Vehicles: Concepts, Methods, and Techniques
University of North Texas（北德克萨斯大学）；Fordham University（福特汉姆大学）；Qatar University（卡塔尔大学）；University of Nebraska at Kearney（内布拉斯加大学卡尼尔分校）；Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI））；Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）
本文从人类舒适性视角综述自动驾驶架构、舒适度测量与优化技术，分析传感器天气限制及市场影响，并给出用例与未来展望。
2023-06-15 cs.AI cs.CV cs.LG
Development of Real-time Rendering Technology for High-Precision Models in Autonomous Driving
我们的自动驾驶模拟实验室制作了模拟停车场的高精度3D模型。然而，目前的模型在某些方面仍然存在绘制质量差的问题。在这项工作中，我们开发了一个系统，以提高模型的渲染和评估渲染模型的质量。
2023-03-20 cs.CV cs.RO
Attacking Autonomous Driving Agents with Adversarial Machine Learning: A Holistic Evaluation with the CARLA Leaderboard
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
该研究借助CARLA模拟器与CARLA排行榜，在不修改智能体代码的前提下测试对抗补丁对多类开源自动驾驶智能体的攻击效果，发现部分非ML模块可抵消对抗样本对ML模型的误导作用。
2025-11-18 cs.CR cs.CV cs.LG
Visual Perception System for Autonomous Driving
University of Bath（巴斯大学）
本文提出一种基于视觉的自动驾驶感知系统，集成行人等运动目标跟踪预测、相机定位与稀疏建图，并通过仿真和真实数据集验证其性能。
2023-10-31 cs.CV cs.RO
Evaluating Robustness over High Level Driving Instruction for Autonomous Driving
ENSTA Paris（巴黎高等先进技术学院）；Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院）；INRIA（法国国家信息与自动化研究所）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；CEA（法国原子能和替代能源委员会）；List（李斯特研究所）
近年来，我们见证了自动端到端驾驶领域越来越高的性能。特别是，越来越多的研究正在做的城市环境中，汽车必须遵循高级别的命令来导航驾驶。然而，很少有评价的能力，这些代理人在一个意想不到的情况下作出反应。具体地，在坏的高级命令的情况下，不对驱动代理的鲁棒性进行评估。我们在这里提出了一种评估方法，即一个基准，允许评估的代理的鲁棒性，并欣赏其理解的环境，通过其能力，以保持一个安全的行为，无论指令。
2021-05-20 cs.AI cs.CV cs.LG
FastPillars: A Deployment-friendly Pillar-based 3D Detector
Southeast University（东南大学）；Meituan Inc.（美团）；Fudan University（复旦大学）
针对自动驾驶场景中基于BEV的3D检测器因依赖SPConv难以端侧部署的问题，提出部署友好的FastPillars检测器，通过MAPE模块和骨干网络设计原则，在Waymo数据集上实现精度与速度的双重提升。
2023-12-13 cs.CV cs.RO
Explainability of deep vision-based autonomous driving systems: Review and challenges
Sorbonne Université（索邦大学）
本调查回顾了基于视觉的自动驾驶系统的解释方法，该系统经过行为克隆训练。可解释性的概念有几个方面，对可解释性的需求在驾驶中很强，这是一个安全关键的应用程序。本调查收集了多个研究领域的贡献，即计算机视觉、深度学习、自动驾驶、可解释人工智能（X-AI），解决了几个问题。首先，它讨论了从自动驾驶系统中获得更多可解释性和可解释性的定义、背景和动机，以及该应用所特有的挑战。其次，全面组织和详细说明了以事后方式为黑盒自动驾驶系统提供解释的方法。第三，详细介绍和讨论了文献中旨在通过设计构建更具可解释性的自动驾驶系统的方法。最后，剩余的开放的挑战和潜在的未来研究方向进行了确定和检查。
2022-07-19 cs.AI cs.CV cs.LG
A Driving Intention Prediction Method Based on Hidden Markov Model for Autonomous Driving
在自动驾驶车辆和人类驾驶车辆同时存在的混合交通场景中，及时预测附近人类驾驶车辆的驾驶意图对于自动驾驶车辆的安全和高效驾驶至关重要。提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的自动驾驶汽车驾驶意图预测方法。代表不同的驾驶意图的障碍训练和测试与现场收集的数据从立交桥。在训练模型时，应用车辆的移动性特征的离散或连续表征。实验结果表明，利用连续表征的移动性特征训练的Hacker用于驾驶意图预测时，具有较高的预测精度。此外，当考虑车辆周围交通时，所提出的预测方法的性能得到进一步改善。
2019-02-25 cs.LG cs.RO stat.ML
Hybrid Video Anomaly Detection for Anomalous Scenarios in Autonomous Driving
Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院）；FZI Research Center for Information Technology（弗劳恩霍夫信息与通信技术研究中心）
针对自动驾驶场景，提出HF$^2$-VAD$_{AD}$方法，从车辆自视角学习正常性表示，在罕见关键场景中实现逐像素异常检测。
2025-04-28 cs.CV cs.RO
High-Definition Map Generation Technologies For Autonomous Driving
Ontario Tech University（安大略理工大学）
在过去的几年里，自动驾驶一直是最受欢迎和最具挑战性的话题之一。在实现完全自动驾驶的道路上，研究人员利用了各种传感器，如LiDAR，相机，惯性测量单元（IMU）和GPS，并开发了用于自动驾驶应用的智能算法，如目标检测，对象分割，避障和路径规划。近年来，高清（HD）地图引起了人们的广泛关注。由于高清地图在定位方面的高精度和信息水平，它已立即成为自动驾驶的关键组成部分之一。从百度Apollo、英伟达、TomTom等大型组织到个人研究人员，研究人员已经为自动驾驶创建了不同场景和目的的高清地图。有必要回顾一下高清地图生成的最新方法。本文回顾了最近的高清地图生成技术，利用2D和3D地图生成。本文介绍了高清地图的概念及其在自动驾驶中的实用性，并详细概述了高清地图生成技术。我们还将讨论当前高清地图生成技术的局限性，以激励未来的研究。
2022-06-24 cs.CV cs.RO
CRLLK: Constrained Reinforcement Learning for Lane Keeping in Autonomous Driving
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Indian Institute of Technological（印度技术学院）；Indian Institute of Technology（印度理工学院）
提出将车道保持建模为约束强化学习，自动学习权重系数，免去场景特定调整，实验证明其优于传统RL并具有实际应用价值。
2025-03-28 cs.LG cs.RO
A Survey of Vision Transformers in Autonomous Driving: Current Trends and Future Directions
Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, Daejeon, Korea（赵陈夏石移动研究生院）
本综述聚焦自动驾驶领域的视觉Transformer应用，梳理其基础概念与多场景应用，对比架构优劣，并指明未来研究方向。
2024-03-12 cs.CV cs.LG
MultiNet: Multi-Modal Multi-Task Learning for Autonomous Driving
Westview High School（韦斯特维尤高中）；Berkeley DeepDrive Center（伯克利深度驾驶中心）
自动驾驶需要在不同的行为模式下操作，从车道跟随和交叉路口到转弯和停车。然而，大多数现有的自动驾驶深度学习方法在训练策略中没有考虑行为模式。本文描述了一种通过使用多模态多任务学习在单个深度神经网络中学习多个不同行为模式的技术。我们研究了这种方法的有效性，表示为MultiNet，使用自动驾驶模型汽车在非结构化环境中驾驶，如人行道和未铺设的道路。使用来自驾驶我们的1/10比例模型车队超过100小时的标记数据，我们训练了不同的神经网络来预测车辆在不同行为模式下的转向角和驾驶速度。我们表明，在每种情况下，MultiNet网络都优于在单个模式上训练的网络，同时使用参数总数的一小部分。
2019-01-14 cs.LG cs.RO
A Framework for a Capability-driven Evaluation of Scenario Understanding for Multimodal Large Language Models in Autonomous Driving
Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG（保时捷股份公司）；Forschungszentrum Informatik（弗劳恩霍夫信息技术研究中心）；Hochschule Esslingen（埃斯林根应用技术大学）；University of Michigan（密歇根大学）；Voxel51；Karlsruher Institut für Technologie（卡尔斯鲁厄理工学院）
本文提出能力驱动的MLLMs自动驾驶场景理解评估框架，从语义、空间、时间、物理四维度及情境层、模态、下游任务组织评估，并通过两个交通场景验证其适用性。
2025-03-14 cs.CV cs.RO
Exploring the Causality of End-to-End Autonomous Driving
Baidu Inc.（百度公司）
本文提出一种系统性方法，通过控制变量、反事实干预和统计分析，探索端到端自动驾驶的因果性，并开发了工具和基线，在CARLA中验证，将黑箱变为白箱。
2024-07-19 cs.CV cs.RO
Driving in Corner Case: A Real-World Adversarial Closed-Loop Evaluation Platform for End-to-End Autonomous Driving
School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院）；ZERON
本文提出一个现实对抗闭环评估平台，用于生成边缘情况以评估端到端自动驾驶系统，通过真实场景图像生成与对抗交通策略结合，验证模型在极端情况下的性能。
2026-04-19 cs.CV cs.RO
DME-Driver: Integrating Human Decision Logic and 3D Scene Perception in Autonomous Driving
University of Macau（澳门大学）
本文提出DME-Driver自动驾驶系统，结合大型视觉语言模型作为逻辑决策器与3D场景感知模型作为控制信号生成器，并构建新数据集以实现高精度且可解释的规划。
2024-01-08 cs.CV cs.RO
Advancing Autonomous Driving Perception: Analysis of Sensor Fusion and Computer Vision Techniques
Drexel University（德雷塞尔大学）
本报告通过分析基于视觉的系统与感知指标的最新进展，探讨了利用基于深度的感知和计算机视觉技术增强轮式自动驾驶机器人未知2D地图导航能力的方法，旨在提升自动驾驶感知系统的安全性与性能。
2024-11-15 cs.CV cs.RO
SubjectDrive: Scaling Generative Data in Autonomous Driving via Subject Control
MEGVII（旷视科技）
本文提出 SubjectDrive 模型，通过主体控制机制利用多样化外部数据源提升生成数据的多样性，从而有效扩展自动驾驶训练数据生产并持续改进下游感知模型性能。
2024-12-26 cs.CV cs.RO
From perception to control: an autonomous driving system for a formula student driverless car
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）
本文介绍了在2018年中国方程式学生自主驾驶比赛（FSAC）中获胜的“智能鲨鱼II”的自主驾驶系统。在这项比赛中，一辆自主赛车需要在未知的赛道上自主完成两圈。本文介绍了该赛车的自动驾驶软件结构，保证了车辆的高速性和安全性。关键部件保证了赛车的稳定行驶，基于LiDAR和视觉的圆锥检测提供了冗余感知;基于EKF的定位提供了高精度和高频率的状态估计;感知结果通过占用网格地图在时间和空间上积累。在得到运动轨迹后，采用模型预测控制算法对赛车的纵向和横向控制进行优化。最后，基于真实世界的数据的实验的性能。
2019-08-31 cs.CV cs.RO
Deep Learning and Control Algorithms of Direct Perception for Autonomous Driving
基于自动驾驶的直接感知范式，我们研究并修改了CNN（卷积神经网络）AlexNet和GoogLeNet，它们将输入图像映射到几个感知指标（航向角，与前车的距离和与道路中心线的距离），以估计高速公路交通中的驾驶启示。我们还设计了一个控制器，这些指标和短距离传感器信息的TORCS（开放式赛车模拟器）驾驶模拟汽车，以避免碰撞。我们在各种驾驶场景中从TORCS相机收集了一组图像，使用数据集训练这些CNN，在看不见的交通中测试它们，发现它们在训练效率和驾驶稳定性方面比早期的算法和控制器表现得更好。源代码和数据可以在我们的网站上找到。
2019-11-12 cs.LG cs.RO
Human Visual Attention Prediction Boosts Learning & Performance of Autonomous Driving Agents
自动驾驶是一个多任务问题，需要对视觉环境有深入的了解。端到端自动驾驶系统作为一种学习驾驶的方法越来越受到关注，而无需为不同的驾驶场景详尽地编程行为。当人类驾驶时，他们依赖于一个微调的感觉系统，使他们能够快速获得所需的信息，同时过滤不必要的细节。这种识别图像中特定任务的高兴趣区域的能力通常对自动驾驶代理和机器学习系统有益。为了创建一个能够模仿人类凝视模式和视觉注意力的系统，我们在虚拟现实环境中收集了人类驾驶员的眼动数据。我们使用这些数据来训练深度神经网络，预测人类开车时最有可能看的地方。然后，我们使用这个经过训练的网络的输出，使用各种掩蔽技术选择性地掩蔽驾驶图像。最后，使用这些掩蔽图像作为输入来训练自动驾驶代理。经过比较，我们发现处理原始图像和注意力掩蔽图像的双分支架构大大优于所有其他模型，与仅在原始图像上训练的标准端到端模型相比，控制信号预测的误差减少了25.5%。
2019-09-11 cs.CV cs.RO
Post-Training in End-to-End Autonomous Driving
Northeastern University（东北大学）；Purdue University（普渡大学）
探讨端到端自动驾驶中训练后处理技术，针对传统方法不足，将现有文献按监督形式分四类，阐述各分类的能力、局限与挑战，助力系统理解该领域并推动相关研究。
2026-07-15 cs.CV cs.RO
Want a Ride? Attitudes Towards Autonomous Driving and Behavior in Autonomous Vehicles
Johannes Kepler University Linz（约翰内斯·开普勒大学林茨分校）
本文通过12人实地实验，发现对自动驾驶的态度并不影响驾驶干预和视线行为，指出缺乏实地测试的自动驾驶研究在评估行为、态度与接受度方面可能不可靠。
2024-09-04 cs.HC cs.RO
RGB cameras failures and their effects in autonomous driving applications
University of Florence（佛罗伦萨大学）
RGB摄像头是自动驾驶应用中最相关的传感器之一。不可否认的是，车载摄像头的故障可能会危及自动驾驶任务，当驾驶系统随后处理的图像被更改时，可能会导致不安全的行为。为了支持安全和强大的车辆架构和智能系统的定义，在本文中，我们定义了车载摄像头的故障模式，以及影响和已知缓解措施的分析。此外，我们建立了一个软件库，用于生成相应的失败图像，并将它们馈送到单声道和立体声相机的六个对象检测器以及自动驾驶模拟器的自动驾驶代理。由此产生的与操作干净的图像有关的不当行为允许更好地理解基于图像的应用中的故障影响和相关的安全风险。
2022-03-04 cs.CV cs.LG cs.SE
SMET: Scenario-based Metamorphic Testing for Autonomous Driving Models
为了提高自动驾驶模型的安全性和鲁棒性，提出了一种基于XML的自动驾驶模型变形测试工具SMET。将变形关系划分为时间、空间和事件三个维度，并通过两类不同输出的自动驾驶模型实例验证了该工具的有效性，实验结果表明，该工具能够很好地检测出自动驾驶模型的潜在缺陷，复杂场景比简单场景更有效.
2021-04-08 cs.RO
Scaling Is All You Need: Autonomous Driving with JAX-Accelerated Reinforcement Learning
本文利用JAX加速的强化学习系统，结合高效逼真的驾驶模拟器，在自动驾驶领域进行大规模实验，证明策略性能随规模提升，最佳策略降低失败率64%并提高驾驶进展率25%。
2024-11-05 cs.AI cs.LG cs.RO
Towards Fully Intelligent Transportation through Infrastructure-Vehicle Cooperative Autonomous Driving: Challenges and Opportunities
PerceptIn（感知创新公司）；South China University of Technology（华南理工大学）；Northwestern University（西北大学）
基础设施-车辆协同自动驾驶方法依赖于智能道路和智能车辆之间的合作。与传统的车载自动驾驶方法相比，这种方法不仅更安全，而且更经济。在本文中，我们介绍了我们在协作自动驾驶领域的实际部署经验，并深入探讨了新挑战和机遇的细节。具体而言，根据我们在商业部署方面的进展，我们遵循了合作自动驾驶方法的三个阶段发展路线图：基础设施增强自动驾驶（IAAD），基础设施引导自动驾驶（IGAD）和基础设施规划自动驾驶（iPad）。
2021-03-03 cs.AR cs.NI cs.RO
CAAD: Computer Architecture for Autonomous Driving
我们描述了自动驾驶中涉及的计算任务，研究了现有的自动驾驶计算平台的实现。为了实现自动驾驶，计算堆栈需要以低成本同时提供高性能、低功耗和低散热。我们讨论了设计计算平台，将满足这些需求的可能方法。
2017-02-07 cs.AR cs.RO
Accurate and Real-time 3D Pedestrian Detection Using an Efficient Attentive Pillar Network
Monash University（莫纳什大学）
从3D点云数据中有效准确地检测人在许多机器人和自动驾驶应用中非常重要。这个基本的感知任务仍然是非常具有挑战性的，这是由于（i）人体姿势和手势随时间的显著变形以及（ii）行人类对象的点云稀疏性和稀缺性。最近的高效3D目标检测方法依赖于柱特征来从点云数据中检测目标。然而，这些支柱特征不携带足够的表达表示来处理检测人中的所有上述挑战。为了解决这个缺点，我们首先引入了一个可堆叠的支柱感知注意力（PAA）模块，用于增强支柱特征提取，同时抑制点云中的噪声。通过将多点通道池化、逐点、逐通道和任务感知注意力集成到一个简单的模块中，表示能力得到提升，同时需要很少的额外计算资源。我们还提出了Mini-BiFPN，这是一个小而有效的特征网络，可以创建双向信息流和多级跨尺度特征融合，以更好地集成多分辨率特征。我们提出的框架，即PiFeNet，已经在三个流行的3D行人检测大规模数据集上进行了评估，即KITTI，JRDB和nuScenes，在KITTI Bird-eye-view（BEV）和JRDB上实现了最先进的（SOTA）性能，在nuScenes上具有非常有竞争力的性能。我们的方法具有每秒26帧（FPS）的推理速度，使其成为实时的【形】检测器。PiFeNet的代码可在https://github.com/ldtho/PiFeNet上找到。
2022-11-17 cs.CV
An Overview about Emerging Technologies of Autonomous Driving
本文概述了自动驾驶新兴技术，重点探讨了数据闭环框架下的关键技术和开放性问题。
2026-03-11 cs.CV
Exploring the Boundaries: Thorough Software Testing for Safety-Critical Driving Scenarios Based on Kinematics in the Context of Autonomous Driving
Esslingen University of Applied Sciences（埃斯林根应用科学大学）
本文研究自动驾驶中基于运动学的安全关键边角场景测试，提出运用边界值分析识别最小距离等极端条件，以提升系统鲁棒性并为相关人员提供测试指导。
2023-06-02 cs.RO
Towards Knowledge-driven Autonomous Driving
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）；East China Normal University（华东师范大学）；Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Zhejiang University（浙江大学）
本文综述知识驱动自动驾驶技术，分析现有系统局限，提出以数据集、环境和驾驶员智能体为核心，结合大模型等AI技术构建更全面、自适应和智能的自动驾驶系统，并展望未来研究方向。
2023-12-27 cs.AI cs.CV cs.RO
ApolloRL: a Reinforcement Learning Platform for Autonomous Driving
Baidu Apollo Autonomous Driving（百度阿波罗自动驾驶）；University of Cambridge（剑桥大学）
我们介绍ApolloRL，这是一个用于自动驾驶强化学习研究的开放平台。该平台提供了一个完整的闭环管道，包括培训，模拟和评估组件。它配备了300小时的驾驶场景和流行的基线，如近端策略优化（PPO）和软Actor-Critic（SAC）代理的真实数据。我们在本文中阐述的架构和平台中定义的环境。此外，我们还讨论了基线代理在ApolloRL环境中的性能。
2022-01-29 cs.LG cs.RO stat.ML
World Models for Autonomous Driving: An Initial Survey
University of Macau（澳门大学）；College of Transportation Engineering, Tongji University（同济大学交通运输工程学院）；Tsinghua University（清华大学）；Macau University of Science and Technology（澳门科技大学）；University of Hawaii at Manoa（夏威夷大学马诺阿分校）
本文初步综述了世界模型在自动驾驶中的理论基础、实际应用与研究进展，强调其通过综合传感器数据预测未来场景、弥补信息缺口以辅助决策，并旨在为该领域提供基础参考。
2024-05-07 cs.AI cs.LG cs.RO
Driving the Wrong Way: Leveraging Interpretability in End2End Autonomous Driving Models
AUMOVIO（奥莫维奥）；Department of Applied Computer Science, University of Bamberg（班贝格大学应用计算机科学系）
研究端到端自动驾驶模型因复杂不透明易产生不良行为的问题，核心方法是集成无监督字典学习作为可解释性模块，主要贡献为揭示决策逻辑、纠正驾驶决策以提升模型性能。
2026-07-08 cs.AI cs.CV cs.RO
X-Driver: Explainable Autonomous Driving with Vision-Language Models
Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳））；Baidu Inc.（百度公司）
本文提出基于多模态大语言模型和思维链的X-Driver框架，通过自回归建模增强感知与决策，在CARLA闭环自动驾驶基准上超越现有最优方法并提升可解释性。
2025-06-03 cs.CL cs.CV cs.ET
Autonomous Driving Data Chain & Interfaces
自动驾驶技术的最新发展已经证明，地图数据不仅可以用于一般的路由目的，还可以用于增强和补充常见的传感器数据。本文档回顾了自我修复地图数据链每一步最常用的接口和格式。
2021-04-02 cs.AI cs.RO
Autonomous Driving Strategies at Intersections: Scenarios, State-of-the-Art, and Future Outlooks
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
由于交叉口场景的复杂性和动态性，交叉口自动驾驶策略一直是近年来智能交通系统研究的难点和热点。本文简要总结了交叉口自动驾驶策略的发展现状。首先，我们列举和分析了常见的交叉口场景类型，相应的仿真平台，以及相关的数据集。其次，通过回顾以往的研究，我们总结了现有的自动驾驶策略的特点，并将其分为几类。最后指出了现有自动驾驶策略存在的问题，并提出了几点有价值的研究展望。
2021-07-13 cs.AI cs.RO
Deep Event-based Object Detection in Autonomous Driving: A Survey
School of System Engineering NUDT Changsha, China
本文综述自动驾驶中基于事件相机的深度目标检测方法，分析事件数据异步稀疏带来的低延迟与轻量架构挑战，并阐明事件相机相较传统帧相机的优势。
2024-05-07 cs.CV
Implementing a Cloud Platform for Autonomous Driving
自动驾驶云提供支持自动驾驶汽车的基本服务。如今，这些服务包括但不限于新算法部署的分布式仿真测试、离线深度学习模型训练和高清（HD）地图生成。这些服务需要基础设施支持，包括分布式计算、分布式存储以及异构计算。在本文中，我们详细介绍了如何实现统一的自动驾驶云基础设施，以及如何在此基础设施上支持这些服务。
2017-04-10 cs.DC cs.RO
A Language Agent for Autonomous Driving
University of Southern California（南加州大学）；Stanford University（斯坦福大学）；NVIDIA（英伟达）
本文提出Agent-Driver，利用大型语言模型作为认知智能体，通过工具库、认知记忆和推理引擎将类人智能集成到自动驾驶系统，在nuScenes基准上大幅超越现有方法，并具备卓越可解释性和少样本学习能力。
2024-07-28 cs.AI cs.CL cs.CV
InterHub: A Naturalistic Trajectory Dataset with Dense Interaction for Autonomous Driving
Tongji University（同济大学）；Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；School of Automotive Studies, Tongji University（同济大学汽车学院）
针对真实驾驶数据中交互事件稀疏的问题，本文提出 InterHub 数据集，利用形式化方法从自然驾驶记录中提取多智能体密集交互轨迹，并提供可扩展工具包以支持自动驾驶评估与研究。
2024-11-30 cs.RO
NeuroFlow: Development of lightweight and efficient model integration scheduling strategy for autonomous driving system
Seoul National University（首尔国立大学）
本研究提出名为NeuroFlow的自动驾驶专用系统，通过优化数据流、动态调整深度学习模型影响因素及确定非深度学习算法资源优先级，在实车多场景实验中验证了稳定推理与有效控制能力，为自动驾驶系统发展提供新突破。
2023-12-15 cs.AI cs.RO
MmWave Radar and Vision Fusion for Object Detection in Autonomous Driving: A Review
Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）
随着自动驾驶技术的蓬勃发展，复杂场景下目标的精确目标检测成为自动驾驶安全的重要保障。毫米波（mmWave）雷达和视觉融合是精确障碍物检测的主流解决方案。本文详细介绍了毫米波雷达和视觉融合的障碍物检测方法。首先，我们介绍了自动驾驶目标检测的任务、评估标准和数据集。然后将毫米波雷达与视觉融合的过程分为传感器部署、传感器标定和传感器融合三个部分进行了综述。具体来说，我们将融合方法分为数据级，决策级和特征级融合方法。此外，我们还介绍了三维（3D）目标检测、自动驾驶中激光雷达与视觉的融合以及多模态信息融合，这些都是未来很有希望的。最后，对本文进行了总结。
2022-04-01 cs.CV
Guided Policy Search Model-based Reinforcement Learning for Urban Autonomous Driving
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
在本文中，我们继续我们以前的工作，使用模仿学习（IL）和无模型强化学习（RL），学习驾驶策略的自动驾驶在城市的情况下，通过引入基于模型的RL方法来驱动自动驾驶汽车在卡拉城市驾驶模拟器。尽管IL和无模型RL方法已被证明能够解决许多具有挑战性的任务，包括玩视频游戏，机器人，以及在我们之前的工作中，城市驾驶，但这些方法的低样本效率极大地限制了它们在实际自动驾驶中的应用。在这项工作中，我们开发了一个基于模型的RL算法的指导政策搜索（GPS）的城市驾驶任务。该算法迭代学习一个参数化的动力学模型来逼近复杂的交互式驾驶任务，并在非线性近似动力学模型下优化驾驶策略。作为一种基于模型的强化学习方法，GPS在城市自动驾驶中具有更高的样本效率、更好的可解释性和更高的稳定性。我们提供了大量的实验验证所提出的方法的有效性，学习鲁棒的驾驶政策，在卡拉城市驾驶。我们还将所提出的方法与其他策略搜索和无模型RL基线进行了比较，表明基于GPS的RL方法的样本效率提高了100倍，并且基于GPS的方法可以学习基线方法难以学习的更难任务的策略。
2020-05-11 cs.RO
Enabling Level-4 Autonomous Driving on a Single $1k Off-the-Shelf Card
Perceptin LLC（Perceptin有限责任公司）；Northeastern Univ（东北大学）；COCOPLE LLC（COCOPLE有限责任公司）；College of William and Mary（威廉玛丽学院）；North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）
自动驾驶在研究和工业中都有很大的兴趣。高成本一直是减缓自动驾驶在实践中的发展和采用的主要障碍之一。这篇论文首次表明，运行4级（即，完全自动驾驶）软件，在一个现成的卡（Jetson AGX Xavier）不到1000美元，一个数量级低于国家的最先进的系统，同时满足所有要求的延迟。这一成功来自于通过一系列措施和创新解决了现有做法共有的一些重要问题。该研究颠覆了人们对4级自动驾驶所需计算资源的普遍看法，为行业降低成本指出了一条有希望的道路，并为重新思考自动驾驶的架构、软件设计和优化提供了许多研究机会。
2021-10-12 cs.AI cs.LG cs.RO
Sensor Data Validation and Driving Safety in Autonomous Driving Systems
CITY UNIVERSITY OF HONG KONG（香港城市大学）
自动驾驶技术因其快速发展和极高的商业价值而受到广泛关注。最近自动驾驶技术的飞跃主要归功于环境感知的进步。良好的环境感知提供准确的高层次环境信息，这对于自动驾驶汽车做出安全和精确的驾驶决策和策略至关重要。此外，如果没有深度学习模型和先进的机载传感器，如光学传感器（激光雷达和摄像头）、雷达、GPS，准确的环境感知就不可能取得这样的进展。然而，先进的传感器和深度学习模型很容易受到最近发明的攻击方法的影响。例如，激光雷达和摄像头可能会受到光学攻击，深度学习模型可能会受到对抗性示例的攻击。对先进传感器和深度学习模型的攻击会在很大程度上影响环境感知的准确性，对自动驾驶汽车的安全性构成巨大威胁。本论文主要研究针对车载传感器攻击的检测方法，以及受攻击的深度学习模型与自动驾驶汽车驾驶安全之间的联系。为了检测攻击，可以利用冗余数据源，因为受害者传感器数据中的攻击引起的信息失真导致与来自其他冗余源的信息不一致。研究受攻击的深度学习模型与驾驶安全之间的联系.
2022-04-01 cs.CV
The NEOLIX Open Dataset for Autonomous Driving
NEOLIX
随着5G技术的逐渐成熟，自动驾驶技术越来越受到研究界的关注。自动驾驶汽车依赖于人工智能、视觉计算、雷达、监控设备和GPS的协同工作，使计算机能够在不受人为干扰的情况下自动安全地操纵汽车，但用于训练和系统评估的大规模数据集仍然是鲁棒感知模型开发中的一个棘手问题。本文介绍了NEOLIX数据集及其在自动驾驶领域的应用。我们的模板包括大约30，000个带有点云标签的帧，以及超过600k个带有注释的3D边界框。数据汇集覆盖多个区域，各种驾驶条件，包括白天、夜晚、黎明、黄昏和晴天。为了标记这个完整的数据集，我们为每个任务开发了各种工具和算法，以加快标记过程。希望我们的数据集和相关算法能够为自动驾驶在计算机视觉领域的进一步发展提供支持和激励。
2021-01-28 cs.CV
Evaluation and Optimization of Rendering Techniques for Autonomous Driving Simulation
Southern University of Science and Technology（南方科技大学）
为提升自动驾驶仿真场景质量，提出用离线工业渲染框架替代实时渲染，通过游戏引擎生成低质量场景并用IQA算法验证离线渲染的质量提升，改进后的场景用于训练。
2023-06-27 cs.RO
LGSVL Simulator: A High Fidelity Simulator for Autonomous Driving
LG Electronics America R&D Lab.（LG电子美国研发实验室）
在真正的自动驾驶汽车上测试自动驾驶算法是非常昂贵的，该领域的许多研究人员和开发人员负担不起真正的汽车和相应的传感器。虽然有几个免费和开源的自动驾驶堆栈，如Autoware和Apollo，但与它们一起使用的开源模拟器的选择是有限的。在本文中，我们介绍了LGSVL模拟器，这是一个高保真的自动驾驶模拟器。模拟器引擎提供端到端的全栈模拟，可以连接到Autoware和Apollo。此外，仿真器工具提供了核心仿真引擎，允许用户轻松地定制传感器，创建新类型的可控对象，替换核心仿真器中的一些模块，并创建特定环境的数字孪生。
2020-06-22 cs.LG cs.RO cs.SY
Design Space of Behaviour Planning for Autonomous Driving
University of Waterloo（滑铁卢大学）
我们探索自动驾驶行为规划的复杂设计空间。成功解决行为规划的一个方面的设计选择可以严重限制其他方面。为了帮助设计过程中，在这项工作中，我们分解的设计空间的重要选择所产生的最先进的方法，并描述了由此产生的权衡。在此过程中，我们还确定了未来工作的有趣方向。
2019-08-21 cs.AI cs.LG cs.RO
