郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 23(6): 4909-4926 (2022) Abstract 随着深度表示学习的发展，强化学习(RL)领域已经成为一个强大的学习框架，现在能够在高维环境中学习复杂的策略。本综述总结了深度强化学习(DRL)
1.从《Optimal Trajectory Generation for Autonomous Vehicles Under Centripetal Acceleration Constraints for In-lane Driving Scenarios》出发 2. 跟着李沐读论文 ======================================================================================================
Sensor/组织: EPFL Sharif University of Technology Status: Finished Summary: 看看框架图就行。高效缓解因果混淆问题，将因果作为学习输出前一层进行判断 Type: arXiv Year: 2021 参考与前言 主页： Causal Imitative Model for Autonomous Driving arxiv地址： Causal Imitative
Column: January 16, 2022 11:11 PM Last edited time: January 21, 2022 12:23 PM Sensor/组织: 1 RGB Status: Finished Summary: carla leaderboard的前身，首次提出 IL BC的几点问题 及较为简单的解决办法 实验结果证明较为有效 Type: ICCV Year: 2019 引用量: 148 参考与前言
Column: December 30, 2021 11:01 PM Last edited time: January 10, 2022 4:45 PM Sensor/组织: 3 RGB; 曾经短暂的第一名 Status: 正在套娃 Summary: RL; carla leaderboard Type: arXiv Year: 2021 参考与前言 论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.08575 模块化思想有点意
Column: December 30, 2021 11:01 PM Last edited time: January 10, 2022 4:45 PM Sensor/组织: 3 RGB; 曾经短暂的第一名 Status: 正在套娃 Summary: RL; carla leaderboard Type: arXiv Year: 2021 参考与前言 论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.08575 模块化思想有点
Introduction to self-driving cars-W4_Kinematic_Bicycle_Model 车辆动力学模型 车辆动力学模型) Coursera上一门自动驾驶相关的专项课程《Self-Driving Cars Specialization》，也是目前整个平台上唯一的概览性介绍自动驾驶的课程。 本文是对Course1《Introduction to
typeclass---类型类 这个翻译的...我快看不懂类字了 data Position = Position Int Int instance Eq Position where ...给出 "==" 定义 这样 Position 就成为了 Eq 的一个实例 ( instance ) 也可以这么写 data Position = Position Int Int driving Eq 有不同构
参考 https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars/lecture/5Etyq/lesson-2-requirements-for-perception
Six Levels Of Autonomous Vehicles Level 0 Level 0 is the base level. At this level, the driver is the sole decision maker for the system. The driver controls the steering wheel, throttle, brakes and all other vehicle controls. Level 1 Level 1 is driver a
第一次组会讲的论文，结合了网上的翻译以及自己的理解。省略了神经网络的部分，这个需要自己后续的理解。第一次接触自动驾驶，看一篇综述理解大致的结构。 摘要 ● 自动驾驶汽车技术的进步主要得益于深度学习和人工智能领域的进步。本文的目的是
本文介绍一款同时支持协同驾驶开发与测试、自动驾驶全栈开发和CARLA-SUMO联合仿真的开源框架OpenCDA，论文已收录于 ITSC 2021。 论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2107.06260.pdf 项目链接为：https://github.com/ucla-mobility/OpenCDA 文档链接为：https://opencda-documentati
本文介绍一篇最新的自动驾驶3D物体检测综述（2021年6月份发布），来源于中国人民大学，论文共26页，99篇文献。 论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2106.10823.pdf
Paper：自动驾驶领域SAE标准之《道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分类和定义》官方英文原文翻译与解读(二) 目录 自动驾驶领域SAE标准之《道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分类和定义》官方英文原文翻译与解读(二) 4. TAXONOMY OF DRIVING AUTOMATION 5.1
Paper：自动驾驶领域L级别SAE标准《道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分类和定义&Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles》翻译与解读 Paper：自动驾驶领域SAE标准之《道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分类
Mobileye高级驾驶辅助系统（ADAS） Mobileye is the global leader in the development of vision technology for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and autonomous driving. We have over 1,700 employees continuing our two-decade tradition of developing state-of-th
十二月二十二日（一万小时计划） 待读论文 ：https://arxiv.org/abs/1911.10868 Decision-Making Strategy on Highwayfor Autonomous Vehicles Using DeepReinforcement Learning Machine Learning for Cooperative Driving in a Multi-Lane Highway Environment：https://ieeexplore.iee
留个笔记自用 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 做什么 Instance segmentation实例分割 目标检测（ Object detection）不仅需要提供图像中物体的类别，还需要提供物体的位置（bounding box）。语义分割（ Semantic segmentation）需要预测出
Autonomous driving - Car detection Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are described in the two YOLO papers: Redmon et al., 2016 and Re
fellow的新作，学习一下。 自动驾驶场景 DragonFly Pod，包含了实时的SLAM,实时的障碍检测(基于CV方法)，实时的用户语音交互 这三个任务可能就要去边缘计算了 挑战: 把不同的任务，动态分发给不同的计算单元；因为有三个计算密集的任务，所以需要一个轻量级的操作系统?; 贡献: 1，为了充分利用
对于使用DBLINK远程访问数据库的SQL，ORACLE可以有两种选择： 第一：在Remote数据库执行该段SQL； 第二：在Local数据库执行该段SQL； 所以优化策略和思路： 策略：远程访问，网络传输占很大部分，优化原则，减少网络传输，将小的结果集拉到本地处理； 思路1：可以在远端数据库建立视图，在远端执行； 思路2：
张宁 Visual-Based Autonomous Driving Deployment from a Stochastic and Uncertainty-Aware Perspective Lei Tai Peng Yun Yuying Chen Congcong Liu Haoyang Ye Ming Liu 从随机和不确定性角度出发的基于视觉的自动驾驶部署链接：https://pan.baidu.com/s/1iako8pSu9nuwCzIfF_M2
