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V2X-Seq
V2X-Seq
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新方法通过解耦时间线改进4D驾驶场景重建
研究人员开发了一种名为Dust（DecoUpled Spatio-Temporal）高斯场景图的新方法，以应对从协同自动驾驶数据重建动态场景的挑战。该方法解决了车辆和基础设施摄像头之间的时间异步问题，该问题会导致现有方法中移动物体出现重影伪影。Dust在保持代理共享外观表示的同时，将其姿态轨迹与其各自的捕获时间戳对齐，从而显著提高了重建质量和鲁棒性。
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RetroMotion 模型使用逆因果 Transformer 进行代理运动预测
研究人员开发了 RetroMotion，这是一种用于道路使用者的运动预测的新方法，它将复杂的联合轨迹预测分解为更简单的边际和成对分布。该方法利用具有逆因果信息流的 Transformer 模型，通过考虑后续轨迹点来告知早期轨迹点，从而能够生成更准确的预测。值得注意的是，RetroMotion 不仅在多个基准数据集上取得了最先进的结果，而且还展示了其固有的遵循指令的能力，可以根据上下文命令调整预测。