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Constantin Selzer
Constantin Selzer
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新型大语言模型生成可解释的自动驾驶行为描述
研究人员开发了CommandLM，这是一种新颖的多模态大语言模型，旨在从融合的传感器数据生成人类可读的自动驾驶车辆行为描述。该模型通过Q-Former适配器和量化、LoRA微调的大语言模型集成了LiDAR和多摄像头输入。它在CommandLM-nuScenes数据集上进行训练，旨在通过提供可解释的、意图感知的字幕来增强自动驾驶系统的安全性、信任度和法规遵从性。
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DeepUrban数据集增强自动驾驶预测与规划
研究人员推出DeepUrban，一个旨在提高自动驾驶系统轨迹预测和规划能力的新数据集，特别是在密集的城市环境中。该数据集与DeepScenario合作开发，包含从高分辨率航空影像中提取的3D交通对象数据。实验表明，将DeepUrban纳入nuScenes等现有基准测试可以显著提高预测准确性，关键指标的提升幅度高达44.3%。