■本手册开头和每个部分内的目录显示了信息所在的位置。 ■索引将使您能够搜索特定信息。 ■本车主手册描述的是左侧驾驶车辆。右侧驾驶车辆的操作类似。 ■车主手册使用工厂发动机名称。相应的销售名称可在“技术数据”部分找到。 ■方向数据(例如左或右、前或后)始终与行驶方向有关。 ■车辆显示屏可能不支持您的特定语言。 ■显示信息和内部标签以粗体字母书写。
● 本手册开头和每个部分内的目录显示了信息所在的位置。 ● 索引将使您能够搜索特定信息。 ● 本车主手册描述的是左侧驾驶车辆。右侧驾驶车辆的操作类似。 ● 车主手册使用发动机识别码。相应的销售名称和工程代码可在“技术数据”部分找到。 ● 方向数据(例如左或右、前或后)始终与行驶方向有关。 ● 显示屏可能不支持您的特定语言。 ● 显示信息和内部标签以粗体字母书写。
■ 本手册开头和每个部分内的目录显示了信息所在的位置。■ 索引将使您能够搜索特定信息。■ 本车主手册描述的是左侧驾驶车辆。右侧驾驶车辆的操作类似。■ 本车主手册使用工厂发动机名称。相应的销售名称可在“技术数据”部分找到。■ 方向数据,例如左或右,或前或后,始终与行驶方向有关。■ 车辆显示屏可能不支持您的特定语言。■ 显示消息和内部标签以粗体字母书写。
为了自主驾驶模拟,早期尝试[8,32,35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景,而且还需要以低现实主义的形式产生结果。,用于新型视图Synthesis(NVS)的神经渲染技术,例如神经辐射场(NERF)[21]和3D高斯分裂(3DGS)[14],用于同步,以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战:无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度,但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知,理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点(例如图。1),同时忽略了偏离训练观点的小说观点(例如图。1)。处理这些新颖的观点时,呈现质量的降低明显降低,对现有作品的模糊和伪像,如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获,并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度,框架之间的超偏度有限,因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此,可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。