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DAIR-V2X-Seq
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EgoRefine框架增强异步协作感知
研究人员开发了EgoRefine，一个旨在提高互联代理中异步协作感知能力的新型框架。该系统通过使用自引用预测对齐和轨迹条件可靠性感知融合来解决合作特征中的时间延迟挑战。自引用预测对齐模块基于自代理的当前特征，指导合作轨迹场的预测和细化。然后，轨迹条件可靠性感知融合模块在卷积融合之前，通过考虑轨迹差异和细化幅度，自适应地重新加权自代理和合作数据流。在V2V4Real和DAIR-V2X-Seq数据集上的实验表明，EgoRefine的性能优…
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OmniV2X 生成模型提升协同驾驶效率
研究人员推出 OmniV2X，这是一种生成式基础模型，专为车联网 (V2X) 系统中的高效端到端协同驾驶而设计。该模型直接处理多模态和多智能体观测，减少了对密集 3D 感知的需求，并缓解了数据稀缺问题。OmniV2X 在 DAIR-V2X-Seq 数据集上表现出色，与现有方法相比，使用更少的 V2X 数据和通信带宽即可取得最先进的成果。