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稀疏表征
【VLA与模仿学习】SparseDrive论文精读:稀疏场景表示的端到端自动驾驶
一句话定位 多相机图像进,不用稠密 BEV 栅格,只用稀疏「实例」(车框 + 地图折线)表示场景;检测/跟踪/建图共用对称结构,他车预测与自车规划并行做,再靠碰撞感知重打分挑一条最安全的轨迹。比 UniAD / VAD 更安全、更快。
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2 年前
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端到端自动驾驶模型SparseDrive部署过程
SparseDrive 论文链接 https://arxiv.org/pdf/2405.19620 仓库链接 https://github.com/swc-17/SparseDrive
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