自动驾驶

Towards Efficient and Effective Multi-Camera Encoding for End-to-End Driving

迈向高效且有效的多摄像头编码以实现端到端驾驶

Jiawei Yang, Ziyu Chen, Yurong You, Yan Wang, Yiming Li, Yuxiao Chen, Boyi Li, Boris Ivanovic, Marco Pavone, Yue Wang

机构 * USC Physical Superintelligence (PSI) Lab（USC物理超智能实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA Research（NVIDIA研究） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：end-to-end driving(title)；autonomous driving(abstract)；BEV(abstract)；occupancy(abstract)

AI总结 本文提出Flex，一种高效多摄像头编码方法，通过紧凑的场景令牌提升端到端驾驶性能，无需依赖3D先验。

Comments Project Page: https://jiawei-yang.github.io/Flex/

GenieDrive: Towards Physics-Aware Driving World Model with 4D Occupancy Guided Video Generation

GenieDrive: 向具有物理意识的驾驶世界模型迈进：基于4D占用的视频生成

Zhenya Yang, Zhe Liu, Yuxiang Lu, Liping Hou, Chenxuan Miao, Siyi Peng, Bailan Feng, Xiang Bai, Hengshuang Zhao

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：occupancy(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GenieDrive通过4D占用引导的视频生成，实现物理意识的驾驶视频生成，提升预测精度和视频质量。

Comments The project page is available at https://huster-yzy.github.io/geniedrive_project_page/