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bird's-eye-view (BEV)
bird's-eye-view (BEV)
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Flow matching planner generates direct control trajectories for autonomous driving
研究人员开发了一种新的用于自动驾驶的流匹配规划器，可以直接生成控制轨迹。该模型使用周围环境的鸟瞰图表示，并且可以通过少量常微分方程积分步骤生成控制序列，从而实现低延迟推理。该规划器仅在城市场景下进行训练，并表现出对高速公路等分布外环境的可靠泛化能力，保持了稳定的控制。
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新方法通过跨视图监督改进高清地图构建
研究人员开发了一种名为跨视图监督（CVS）的新方法，利用来自多个摄像机的鸟瞰图（BEV）表示来改进高清地图的构建。传统方法在处理不完整数据和视角效应方面存在困难，而CVS将几何知识从俯视视角转移到基于摄像机的编码器。该技术在不改变推理架构的情况下增强了结构一致性，从而显著提高了精度，尤其是在更远的距离上。