这里收集了基于知识驱动的自动驾驶相关的研究论文和有价值的开源资源。本仓库将持续更新,跟踪基于知识驱动的自动驾驶前沿进展。
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<pre name="code" class="html"> <font color="red">[2023.12.08] <b>新消息:我们发布了综述《迈向知识驱动的自动驾驶》!</b></font> <font color="red">[2023.10.24] 新消息:我们发布了基于知识驱动的自动驾驶精选资源!</font> </pre>自动驾驶领域已经见证了采用知识驱动范式的方法的显著增长。在此,我们深入探讨基于知识驱动的自动驾驶,探索其动机、组成部分、挑战和前景。更多关于基于知识驱动的自动驾驶的详细信息可以在我们的论文中找到。
<p align="center"> <img style="border-radius: 0.3125em; box-shadow: 0 2px 4px 0 rgba(34,36,38,.12),0 2px 10px 0 rgba(34,36,38,.08);" src="./assets/knowledge_AD.png"> <br> <em style="display: inline-block;">基于知识驱动的自动驾驶的关键组成部分。</em> </p> ## :books: 论文知识增强数据集 | 传感器 | 知识形式 | 任务 | 评估指标 |
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BDD-X | C | 解释 | 车辆控制、解释生成、场景描述 | MAE、MDC、BLEU-4、METEOR、CIDEr-D |
Cityscapes-Ref | C | 物体指代、注视热图 | 物体指代 | Acc@1 |
DR(eye)VE | C | 注视热图 | 注视预测 | CC、KLD、IG |
HAD | C | 建议 | 车辆控制 | MAE、MDC |
Talk2Car | C+L+R | 物体指代 | 物体指代 | IoU@0.5 |
DADA-2000 | C | 注视热图、碰撞物体、事故窗口 | 注视预测 | CC、KLD、NSS、SIM |
HDBD | C | 注视热图、接 管意图 | 驾驶员接管检测 | AUC |
Refer-KITTI | C+L | 物体指代 | 物体指代、物体跟踪 | HOTA |
DRAMA | C | 建议、风险定位 | 运动规划 | L2误差、碰撞率 |
Rank2Tell | C+L | 物体指代、重要性排序 | 重要性估计、场景描述 | F1分数、准确率、BLEU-4、METEOR、ROUGE、CIDER |
DriveLM | C | 场景描述、问答 | 场景描述、问答、车辆控制 | ADE、FDE、准确率、碰撞率、SPICE、GPT-Score |
NuScenes-QA | C+L+R | 问答 | 问答 | 存在、计数、物体、状态、比较、准确率 |
DESIGN | C+L+R | 场景描述、问答 | 问答、运动规划 | BLEU-4、METEOR、ROUGE、L2误差、碰撞率 |
Reason2Drive | C+L | 问答 | 问答 | BLEU-4、METEOR、ROUGE、CIDER |
NuScenes-MQA | C+L+R | 问答 | 问答 | BLEU-4、METEOR、ROUGE |
LangAuto | C+L | 导航指令、注意事项指令 | 车辆控制 | RC、IS、DS |
DriveMLM | C+L | 问答、用户指令 | 车辆控制、决策解释 | RC、IS、DS、BLEU-4、METEOR、CIDER |
NuInstruct | C | 场景、帧、自我、实例信息、问答 | 问答、场景描述 | MAE、准确率、BLEU-4、mAP |
CVPR 2023
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]arxiv 2024
]如果您觉得我们的论文有用,请引用:
@article{li2023knowledgedriven,
title={Towards Knowledge-driven Autonomous Driving},
author={Li, Xin and Bai, Yeqi and Cai, Pinlong and Wen, Licheng and Fu, Daocheng and Zhang, Bo and Yang, Xuemeng and Cai, Xinyu and Ma, Tao and Guo, Jianfei and Gao, Xing and Dou, Min and Shi, Botian and Liu, Yong and He, Liang and Qiao, Yu},
journal={arXiv preprint arXiv:2312.04316},
year = {2023}
}
知识驱动自动驾驶精选资源在 Apache 2.0 许可下发布。
一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松
讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。
深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1
科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。
一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型
Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。
字节跳动发布的AI编程神器IDE
Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。
AI助力,做PPT更简单!
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选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效
讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。
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AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
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