最近和不少刚接触自动驾驶的小伙伴聊了聊，发现很多同学都处在相对懵逼的阶段。怎么前两年还是BEV感知、3D目标检测、在线高精地图之类的方向，咋一年不到遍地都是端到端、大模型了。。。这些方向的算力要求实验室根本满足不了，有没有那种适合毕业科研并且算力要求比较低的方向？后面工作上也有应用场景？这个方向就是三维重建领域的3D Gaussian Splatting！相比于隐式神经网络的黑盒表示，3D Gau

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我->领取自动驾驶近15个方向学习路线蛇年开年王炸，各家都在卷端到端、世界模型和大模型。高阶L3智驾正在飞速迭代，城市NOA全国都能开飞速普及；端到端、多模态大模型、世界模型、3DGS等技术关键词持续霸榜；数据闭环、仿真闭环、快慢双系统等仍然是当下各大公司的发力的着力点；”智驾平权“越来越下沉，高价位和高算力旗舰车型纷纷“挤上”端到端；当然也有令人.

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这表明 GR00T N1 模型在实际的类人机器人操作场景中，相较于扩散策略基线模型，能够更可靠地完成任务，同时也体现了该模型在数据稀缺条件下良好的学习能力和适应性，即不需要大量的真实世界数据就能取得较好的任务执行效果。在后训练中，还探索了使用神经轨迹增强数据的方法，为每个下游任务生成神经轨迹，并根据任务需求调整视频模型生成多视图或长视野轨迹，以提高模型在低数据场景下的学习能力。预训练：在预训练阶段

标题：Pure Vision Language Action (VLA) Models: A Comprehensive Survey作者：Dapeng Zhang1,2, Jing Sun2, Chenghui Hu2, Xiaoyan Wu2, Zhenlong Yuan3, Rui Zhou2,Fei Shen1, and Qingguo Zhou2机构：新加坡国立大学兰州大学中科院计算所原

作者| TIM 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/477372894点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！这是 21 年的一篇综述文章，可以算得上是最前沿的自动驾驶技术综述。这几年随着深度表征学习的发展，强化学习领域也得到了加强。文章...

作者|陈力 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/558923319点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用2D检测等近5年内所有综述！2022.TSMC Small Object Detection Survey1. 概括 针对小目标检...

然而，这种范式主要捕捉的是观察（状态）和动作之间的相关性，而不是因果关系。RAD在大多数指标上均优于IL方法，特别是在碰撞比率（CR）方面，RAD实现了3倍的降低，这表明强化学习有助于AD策略学习通用的碰撞避免能力。实验结果表明，当RL与IL的比例为4:1时，碰撞比率（CR）最低，同时保持了较低的平均偏差距离（ADD），表明在安全性和轨迹一致性之间取得了最佳平衡。IL通过提供人类驾驶行为的示范数据

点击下方卡片，关注“具身智能之心”公众号在机器人技术不断演进的当下，复杂自主系统的开发是行业追求的目标之一。双臂协调能力使得机器人能够像人类一样，利用双臂完成更为复杂和精细的操作。例如在装配任务中，双臂机器人可以同时握住不同的零件，并将它们精确地组装在一起，这是单臂机器人难以实现的。先进工具使用能力则进一步拓展了机器人的功能。机器人可以根据任务需求，选择并使用合适的工具，如使用螺丝刀拧紧螺丝、使用

星球内部的成员来自国内外知名高校实验室、自动驾驶相关的头部公司，其中高校和科研机构包括但不限于：上海交大、北京大学、CMU、清华大学、西湖大学、上海人工智能实验室、港科大、港大、南洋理工、新加坡国立、ETH、南京大学、华中科技大学、ETH等等！所以在自动驾驶的实际应用中，除了到达终点，中间还有非常多的评价环节去判断行为的合理性，难点在这里，所以目前具身智能中的强化学习应用很广并且很成功。回到问题本