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NeuroNCAP
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PrismAD框架通过专业化专家解耦自动驾驶规划
研究人员推出PrismAD，一个用于端到端自动驾驶的新型框架，它解耦了规划过程。与现有将场景信息聚合到单一规划分支的方法不同，PrismAD将场景令牌划分为交互、几何和意图组。每个组由具有专门运动规划表示的独立规划专家处理。一个路由器自适应地组合这些专家预测，并采用稀疏Top-K激活和噪声门控等机制来增强鲁棒性和效率。在nuScenes和NeuroNCAP基准上的实验表明，PrismAD取得了有竞争力的性能。
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面向自动驾驶的类别增量运动预测方法发布
研究人员推出了一种新颖的自动驾驶运动预测方法，称为类别增量运动预测。该方法通过直接从摄像头图像预测未来轨迹，解决了新物体类别随时间出现和感知不完美的问题。所提出的框架在适应新类别的同时防止先前学习信息的丢失，利用伪标签和开放词汇分割模型来过滤预测，并采用回放策略来保留先验知识。