論文の概要: Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part II:
Perception and Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01980v1
- Date: Sat, 3 Jun 2023 02:23:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 21:04:00.413875
- Title: Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part II:
Perception and Planning
- Title(参考訳): 自動運転とインテリジェント自動車のマイルストーン その2:知覚と計画
- Authors: Long Chen, Siyu Teng, Bai Li, Xiaoxiang Na, Yuchen Li, Zixuan Li,
Jinjun Wang, Dongpu Cao, Nanning Zheng, and Fei-Yue Wang
- Abstract要約: 第1部 "Survey of Surveys" (SoS) では,ADとIV技術の歴史,調査,倫理,今後の方向性について概説している。
第2部「自律運転・知能車両のマイルストーン(Milestones in autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part I: Control, Computing System Design, Communication, HD Map, Testing, and Human Behaviors)」は、IVsにおける制御、コンピュータシステム、通信、HDマップ、テスト、人間行動の開発に力を注いでいる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 67.36692289372148
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Growing interest in autonomous driving (AD) and intelligent vehicles (IVs) is
fueled by their promise for enhanced safety, efficiency, and economic benefits.
While previous surveys have captured progress in this field, a comprehensive
and forward-looking summary is needed. Our work fills this gap through three
distinct articles. The first part, a "Survey of Surveys" (SoS), outlines the
history, surveys, ethics, and future directions of AD and IV technologies. The
second part, "Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part I:
Control, Computing System Design, Communication, HD Map, Testing, and Human
Behaviors" delves into the development of control, computing system,
communication, HD map, testing, and human behaviors in IVs. This part, the
third part, reviews perception and planning in the context of IVs. Aiming to
provide a comprehensive overview of the latest advancements in AD and IVs, this
work caters to both newcomers and seasoned researchers. By integrating the SoS
and Part I, we offer unique insights and strive to serve as a bridge between
past achievements and future possibilities in this dynamic field.
- Abstract(参考訳): 自動運転(ad)とインテリジェント車両(ivs)への関心の高まりは、安全性、効率性、経済的利益の向上を約束している。
この分野では、これまでの調査が進歩を捉えているが、包括的で前向きな要約が必要である。
私たちの仕事は3つの異なる記事を通してこのギャップを埋めます。
第1部 "Survey of Surveys" (SoS) では,ADとIV技術の歴史,調査,倫理,今後の方向性について概説している。
第2部「自律運転・知能車両のマイルストーン(Milestones in autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part I: Control, Computing System Design, Communication, HD Map, Testing, and Human Behaviors)」は、IVsにおける制御、コンピュータシステム、通信、HDマップ、テスト、人間行動の開発に力を注いでいる。
第3部は、第4部の文脈における認識と計画の見直しである。
ADとIVsの最新の進歩を包括的に概観することを目的として、この研究は新参者および調味された研究者の両方を対象とする。
SoSとPart Iを統合することで、このダイナミックな分野における過去の成果と将来の可能性の間の橋渡しとして、ユニークな洞察と努力を提供します。
関連論文リスト
- Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI [129.08019405056262]
人工知能(Embodied AI)は、人工知能(AGI)の実現に不可欠である
MLMとWMは、その顕著な知覚、相互作用、推論能力のために、大きな注目を集めている。
本調査では,Embodied AIの最近の進歩を包括的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T14:14:47Z) - A Survey on Occupancy Perception for Autonomous Driving: The Information Fusion Perspective [20.798308029074786]
3D占有感技術は、自動運転車の密集した3D環境を観察し理解することを目的としている。
従来の鳥眼視(BEV)と同様に、3D占有感は多ソース入力の性質と情報融合の必要性を持っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T16:10:46Z) - AutoExp: A multidisciplinary, multi-sensor framework to evaluate human
activities in self-driving cars [0.0]
本稿では,自動運転車の利用者の行動を研究するための実験枠組みを提案する。
このフレームワークは実験シナリオとデータ取得モジュールで構成されている。
まず、最も近い現実の環境で車の使用状況に関する実世界のデータを取得し、次に、キャビン内の人間の活動を含むデータセットを作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T13:13:19Z) - Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles Part I:
Control, Computing System Design, Communication, HD Map, Testing, and Human
Behaviors [72.63895188785922]
本論文の目的は、ADのすべてのセクションを包含し、最新の技術的マイルストーンを要約し、ADとIVの開発を迅速に理解するために、上級者を指導することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T02:32:01Z) - Milestones in Autonomous Driving and Intelligent Vehicles: Survey of
Surveys [71.28049144033773]
自律運転(AD)とインテリジェント車(IV)の総合技術を対象としたサーベイス(SoS)を提案する。
この記事は、ADとIVsのマイルストーンを持つ最初のSoSであり、他の2つの技術調査とともに、我々の完全な研究作業を構成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T08:31:22Z) - Commands 4 Autonomous Vehicles (C4AV) Workshop Summary [91.92872482200018]
本稿では,最近のEmphTalk2Carデータセットに基づいて,EmphCommands for autonomous Vehicles (C4AV)チャレンジの結果について述べる。
我々は、トップパフォーマンスモデルを成功させる側面を特定し、それらを視覚的なグラウンド化のために既存の最先端モデルと関連付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T12:33:21Z) - Autonomous Driving with Deep Learning: A Survey of State-of-Art
Technologies [12.775642557933908]
これはディープラーニング手法を用いた自動運転技術のサーベイである。
本稿では,認識,マッピングとローカライゼーション,予測,計画と制御,シミュレーション,V2X,安全性など,自動運転システムの主要な分野について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-10T22:21:57Z) - The 4th AI City Challenge [80.00140907239279]
AI City Challengeの第4回年次エディションには,37カ国で315チームが参加している。
評価はアルゴリズムの有効性と計算効率の両面から行われる。
結果は、AI技術がよりスマートで安全な輸送システムを可能にすることを約束している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-30T07:47:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。