作者|空港 编辑| 3D视觉工坊点击下方卡片，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【大模型】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文0. 笔者个人体会最近几个月，CV界真是跟“一切”杠上了。先是Meta在4月5日发布了Segment Anything，可以为任何图像中的任何物体提供Mask。随后又涌现出大量的二创“一切”，例如SAM3D（在3D场...

其中Best paper为北京通用人工智能研究院、宇树科技、北京邮电大学等团队的研究成果“Learning a Unified Policy for Position and Force Control in Legged Loco-Manipulation”，主要关于力/位混合控制模型。大模型、VLA、端到端、数据闭环、自动标注、BEV、Occupancy、多模态融合感知、传感器标定、3DGS、

作者|MolarTeam 编辑|汽车人点击下方卡片，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【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：在本系列中，我们将介...

▍文章来源于康谋自动驾驶点击下方卡片，关注“康谋自动驾驶”公众号获取更多自动驾驶资讯01 前言随着智能驾驶技术的发展，端到端的解决方案被越来越多的开发者提及，各大汽车企业争先恐后将端到端智驾方案部署到量产新车型上。过去，智能驾驶方案一直是按照感知、决策、规划、控制这类规则驱动（rule-based）的模块化方法推进，然而规则驱动的模块化方案存在“规则难以穷举、ODD边界模糊、扩展与维护升级困难”等

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个方向学习路线今天自动驾驶之心邀请来了仿真专家张峻川！浅析自动驾驶端到端模型仿真测试。如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！自动驾驶课程学习与技术交流群事宜，也欢迎添加小助理微信AIDriver004做进一步咨询>>点击进入→自动驾驶之心『仿真测试』技术交流群作者| 张峻川编辑 | 自动驾驶之心前言“浅析..

谈机器人，离不开具身智能......具身智能是一种融合人工智能与机器人技术的创新形式，强调机器人在感知、理解和环境互动中的能力。与传统智能系统不同，具身智能通过物理形式直接与世界交互，从而完成更复杂的任务。其核心在于让机器“身体力行”，以灵活、智能的方式工作，可以说，是机器人领域的GPT时刻。尤其在工业领域，具身智能的应用日益增多，例如 Figure AI 和特斯拉的人形机器人等。这些机器人旨在解

点击下方卡片，关注“具身智能之心”公众号>>点击进入→具身智能之心技术交流群更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区：具身智能之心知识星球(戳我)，这里包含所有你想要的。模型预测控制（MPC）是一种在复杂机器人系统动态约束下的强大反馈控制工具，通过在有限规划时域内优化近似动力学模型和成本函数，求解在线执行时遇到的每个状态的局部最优策略。在机器人操作领域，它可用于处理任务空间（如到

作者|张云聪 编辑| 自动驾驶Daily原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/660077561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【端到端模型】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文本文以端到端规划为出发点，调研了一些近两年的业界新方案，其中也包含了一些连带感知和规划一起端到端自动驾驶的方案。一、T...

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【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！论文链接：https://arxiv.org/pdf/2205.14951.pdf代码链接：https://github.com/kcyu2014/lidar-camerarobust-benchmark.自动驾驶中有两个关键的3D

说起端到端，每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点！特斯拉率先吹响了方案更新的号角，无论是完全端到端，还是专注于planner的模型，各家公司基本都投入较大人力去研发，小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案，效果着实不错，非常有研究价值。为什么需要端到端？首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案，主要核心部分包括：感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对独立，感知模