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nvautonet：快速准确的360DEG 3D自动驾驶视觉感知
实现强大而实时的3D感知是自动驾驶汽车的基础。虽然大多数现有的3D感知方法优先考虑检测准确性，但十个忽略了关键方面，例如计算效率，板载芯片部署友好性，对传感器安装偏差的韧性以及对各种VE-HILE类型的适应性。为了应对这些挑战，我们提出了nvautonet：一种专业的鸟类视图（BEV）感知网络 - 针对自动化车辆的明确量身定制。nvautonet将同步的相机图像作为输入，并预测3D信号（例如障碍物，自由空间和停车位）。NVAUTONET架构（图像和Bev Back-bones）的核心依赖于有效的卷积网络，该网络使用Tensorrt优化了高性能。我们的图像到BEV转换采用简单的线性层和BEV查找表，从而确保了快速推理速度。Nvautonet在广泛的专有数据集中受过培训，在NVIDIA DRIVE ORIN SOC上以每秒53帧的速度运行，始终达到升高的感知精度。值得注意的是，Nvautonet表现出对不同汽车模型产生的偏差偏差的韧性。此外，Nvautonet在适应各种车辆类型方面表现出色，这是通过廉价模型的微调程序来促进的，可以加快兼容性调整。
ChatScene：自动驾驶汽车的知识关键方案生成
摘要我们提出了一种大型语言模型（LLM）的ChatScene-利用LLM的能力来为自动驾驶汽车的安全至关重要方案。给定的非结构化语言指令，代理首先使用LLMS生成文本描述的流量方案。这些SCE-NARIO描述随后被分解为几个子描述，以获取指定的细节，例如行为和车辆的位置。代理然后将文本描述的子筛选性转换为特定于域的语言，然后在模拟器中生成用于预测和控制的实际代码，从而促进了Carla Simulation Envimonment中的不同和复杂场景的创建。我们代理的关键部分是一个全面的知识检索组件，它通过训练包含情景描述和代码对的知识数据库来有效地将特定的文本描述转化为相应的特定领域代码段。广泛的实验结果强调了Chatscene在提高自动驾驶汽车安全性方面的功效。对于Intance，ChatScene产生的方案显示，与最先进的基线相比，在针对不同的基于强化的基于学习的自我车辆进行测试时，碰撞率增加了15％。此外，我们表明，通过使用我们生成的安全 - 关键方案来微调不同的基于RL的自主驾驶模型，它们可以降低碰撞率9％，超过Cur-Current Sota方法。代码可在https://github.com/javyduck/chatscene上找到。ChatScene有效地弥合了交通情况的文本描述与实际CARLA模拟之间的差距，从而提供了一种统一的方式，以方便地生成安全至关重要的方案，以进行安全测试和改进AVS。
off-...英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
自动驾驶汽车（SDVS）的抽象开发人员与可能的未来有一个特定的想法。公众不得分享其基于的假设。在本文中，我们分析了英国调查（N¼4,860）和美国（n¼1,890）公众的自由文本响应，这些公众询问受访者在想到SDV时会想到什么弹簧，以及为什么应该或不应该开发它们。响应（平均每个参与者的总共27个单词）倾向于提出安全的希望，并且更常规地担心。许多受访者都提出了技术，其他道路使用者与未来之间关系的替代书籍。而不是接受一种主导的公众参与方法，该方法试图使公众从这些观点中教育，而是建议这些观点应视为社会情报的来源，并为建立更好的运输系统做出了潜在的建设性贡献。预期治理，如果要包容，则应寻求理解和整合公众观点，而不是拒绝它们是不合理的或可变的。
VLP：自主驾驶的视觉语言计划
自主驾驶是一项复杂而具有挑战性的任务，旨在通过场景和推理来实现安全的运动计划。最近，通过增强的场景理解，几个关键问题，包括缺乏推理，低概括性能和长尾场景，但仍需要戴着几个关键问题，但仍需要进行一些关键问题。在本文中，我们提出了VLP，这是一个新颖的视力 - 语言规划框架，利用语言模式来弥合语言理解与自动驾驶之间的差距。VLP通过加强源内存基础和自动驾驶汽车的上下文理解来增强自主驾驶系统。vlp通过与先前的最佳方法相比，分别在平均L2错误和碰撞率方面，分别在平均L2错误和碰撞率方面实现了35.9％和60.5％的端到端规划表演。此外，在面对新的城市环境时，VLP在挑战性的长尾方案和强大的概括能力方面表现出改善的性能。
骑行舒适改进的生态驾驶方法
由于当前范式正在经历的进步，因此出现了对运输系统的抽象新挑战。自动驾驶汽车的突破引起了人们对骑行舒适的担忧，而近年来污染了污染的担忧。在自动汽车模型中，预计驾驶员将成为乘客，因此，他们将更容易受到骑行不适或运动疾病的困扰。相反，由于对气候和人们健康的影响，因此不应搁置生态驾驶的含义。因此，对上述点的联合评估将产生积极影响。因此，这项工作提出了一个自组织的基于地图的解决方案，以评估个人从生态驾驶的角度考虑其驾驶风格的骑行舒适特征。为此，使用了从仪器的汽车中获得的数据集来对驱动程序进行分类，以分类其缺乏骑行型和生态友好性的原因。一旦对驾驶风格进行了分类，就提出了基于自然的建议，以增加与系统的参与。因此，预计将达到骑行舒适评估参数的潜在提高57.7％，以及预计将达到温室气体排放的47.1％。
广泛的自动乘车驾驶和对交通噪声的影响
实施高效且可持续的乘车系统需要制定良好的战略和伴随的公共政策。在基于严厉的停止场景中观察到最高的潜力。尽管这种情况在政治上可能不可行，但它显示了可以通过乘车来实现多少流量和降噪的上限。可以通过基于停止的服务设计观察到少量降低噪音，尤其是在居民区。门到门服务甚至可能会增加居民区的噪音。这项研究发表在运输研究部分，可访问开放式：https：//doi.org/10.1016/j.trd.2020.102673
敏捷自动驾驶汽车的实时运动计划
要允许复制或重新出版，请联系美国航空与宇航学院1801 Alexander Bell Drive，Suite 500，Reston，VA，20191–4344
起搏器+：在驾驶场景中的按需行人动画控制器
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战，以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制，其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容，因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力，这些行为表现出更大的变化和现实动作，因此重新严格使用其用法，为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容，例如，突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中，我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作（例如生成的人类运动）来超越限制，以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下，这可以跟踪特定运动零件（例如上半身），同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式，我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧，以及内容的可控性，包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成