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半杯茶的小酒杯

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在线高精地图构建-ScalableMap

map 地图模型设计数据

《ScalableMap：Scalable Map Learning for Online Long-Range Vectorized HD Map Construction》

2023-11-27

1500

轨迹规划-Constrained ILQR

安全 function 函数算法优化

k表示Time Step，N是Preview Horizon，J是Cost Function；

2023-11-13

1.7K0

Local Planning Path-三次螺旋曲线

local path self 函数优化

为了简化对优化问题的表示，我们将路径定义为参数曲线，多项式螺旋线(Polynomial Spirals)是参数曲线的一种。

2023-09-25

5170

Transformer中的FPN-Swin Transformer

迁移对象可视化论文设计

Transformer从NLP领域迁移到Vision领域，要解决几个主要问题：1) 尺度问题。同样的物体在同一张图像中的尺寸会有差异；2) 图像的分辨率问题。分辨率太大，直接用Transformer处理的计算代价太大。

2023-09-01

3780

Transformer在视觉领域的应用

编码论文模型数据网络

论文: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

2023-09-01

3180

Attention Is All You Need

机器翻译 layer 架构网络原理

Attention解决了类RNN的长时序依赖问题和计算的并行化的问题，Multi-Head Attention实现了类似RNN多通道的效果。Transformer的整体架构是如下，Encoder和Decoder都使用了Stacked Self-Attention And Point-wise, Fully Connected Layers(MLP)结构。

2023-09-01

1970

基于统一BEV表征的多任务多传感器融合

存储 camera 论文模型优化

为了实现多传感器数据的统一表达(Unified Representation)，以前常规的方法：

2023-09-01

3020

Deep Learning中的排列不变性和等变性

机器学习函数集合论文网络

Permutation Invariance是排列不变性，是指函数的输出与输入元素的顺序无关。

2023-09-01

6340

BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(3)

ref shift 数据网络系统

除了空间信息(Spatial Information)，时间信息(Temporal Information)对视觉系统理解周围环境也至关重要。例如，通过Temporal Information可以推测除移动物体的速度和静态障碍物。

2023-09-01

3250

BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(2)

reference self 函数连接数据

Spatial Cross-Attention是基于Deformable Attention改进的，所以先回顾下Deformable Attention。

2023-09-01

3640

【论文阅读】BEVFromer-从多相机图像中学习BEV表达(1)

mask reference self 论文网络

GridMask属于Information Dropping的方法，它通过随机在图像上丢弃一块区域，作用相当于在网络上增加一个正则项，避免网络过拟合。

2023-09-01

3960

【论文学习】End-to-End Object Detection with Transformers

https 网络安全图像识别编程算法

DETR是Facebook在2020年提出的基于Transformer的端到端目标检测方法，克服了在传统目标检测中对Anchor和非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)等先验知识的依赖，简化了目标检测的处理流程。

2023-03-09

1.2K0

基于优化的离散点平滑算法

https 网络安全编程算法

曲线平滑算法是Planning中一种基础算法，在路径优化、速度优化中都有广泛应用。本文主要研究下Apollo中基于优化方法的离散点平滑算法。

2022-12-12

2.7K0

动态场景下的轨迹规划

https 网络安全

论文【1】中提出的自动驾驶决策系统(Decision-Making System)包含三层Behavior Planner：

2022-09-01

1.3K2

轨迹拼接(Trajectory Stitching)

javascript 编程算法

理论上来说, 规划的算法应该具有时间一致性, 即如同数学当中的函数的概念一样, 只要输入一致, 输出是确定并且可重复的。然而由于现实中存在输入的噪声, 执行端出现误差或者延迟, 甚至是算法本身的选择, 会导致车辆执行的实际输出与规划结果差别很大，最终导致不同时刻规划的车辆轨迹有差异。

2022-06-23

2.1K0

交通流仿真&代码实现

models self simulation time

分析和优化交通系统，首先要对交通系统进行数学建模，根据路网几何、每分钟车辆、车速等参数对交通流量进行模拟。

2022-04-28

1.8K0

自动驾驶轨迹跟踪(一)-模型预测控制(MPC)代码实现

自动驾驶无人驾驶

模型预测控制(MPC)的理论推导部分见前文: 自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC) 这里主要用Python代码实现前文的推导结论。

2022-04-28

4.2K1

自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC)

code model pid preview

模型预测控制(MPC，Model Predictive Control)属于优化和控制两个领域的交叉，实际上是以优化的方法来求解控制问题。

2022-04-28

3.5K1

Uber LaneGCN-训练数据准备

数据结构 node.js

Uber LaneGCN的开源代码的训练数据使用了Argoverse Motion Forecasting数据集。

2022-04-28

1.3K0

自动驾驶运动预测-Uber LaneGCN模型

数据结构 node.js 机器学习神经网络深度学习

Motion Forecasting的目标是根据车辆的Past States预测Future Trajectories。

2022-04-28

9390

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