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Zongzheng Zhang
Zongzheng Zhang
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新方法通过交通元素感知增强自动驾驶 · 跟踪到2个来源
研究人员开发了一种新颖的可插拔方法，将交通元素感知集成到端到端自动驾驶系统中。该方法系统地研究了交通信号灯和路标的影响，这些元素通常被忽视，而更侧重于动态道路参与者。通过使用结构化的交通元素标注来增强现有数据集，并采用最小集成设计，该方法可以无缝集成到各种驾驶范式中，包括VLA模型和基于扩散的策略。在nuScenes和NAVSIM-v2等多个数据集上的评估表明，驾驶性能得到了一致的提升，在具有挑战性的基准测试中树立了新的最先进水平。
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开源Dexora模型实现高灵巧度双臂机器人控制
研究人员推出Dexora，一个专为高灵巧度双臂机器人操作设计的开源视觉-语言-动作（VLA）模型。与以往侧重于低灵巧度抓手或单臂精细操作技能的VLA系统不同，Dexora能够协调双臂，同时控制高自由度的手部。该模型利用了一个通过真实和模拟环境收集的新颖数据集，并采用质量感知训练方法来处理嘈杂的遥操作数据，在瓶盖拧紧和复杂物体操作等任务上取得了改进的性能。