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一文讀懂自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)
2021-09-21 18:17:01· 來(lái)源：智駕最前沿
2）地圖定位：車輛定位中基于語(yǔ)義地圖的方法，在語(yǔ)義目標(biāo)提取也是采用深度學(xué)習(xí)模型，甚至語(yǔ)義地圖的制作也是如此，目前感興趣的地圖更新（或者在線地圖）多半需要檢測(cè)語(yǔ)義目標(biāo)。定位的后端也可以是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決，包括全局定位和相對(duì)定位，最近SLAM和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合工作也如火如荼進(jìn)行。
“LCDNet: Deep Loop Closure Detection andPoint Cloud Registration for LiDAR SLAM”
“DeepSFM: Structure From Motion Via DeepBundle Adjustment”
“HDMapNet: An online HD Map Construction and evaluation framework”
3）預(yù)測(cè)：障礙物的軌跡預(yù)測(cè)現(xiàn)在已經(jīng)是自動(dòng)駕駛發(fā)展至今的重點(diǎn)之一，現(xiàn)在重要性可以說(shuō)是高于感知。如何建模智體行為、如何建模智體之間的交互和軌跡預(yù)測(cè)的動(dòng)作多模態(tài)性，自然最佳方式是采用數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。另外，感知-預(yù)測(cè)結(jié)合解決也是需要大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練去得到合理的模型。
“Learning Lane Graph Representations for Motion Forecasting”
“PnPNet: End-to-End Perception and Prediction with Tracking in the Loop”
“Deep Multi-Task Learning for Joint Localization, Perception, and Prediction”
“TNT: Target-driven Trajectory Prediction”
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