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理想汽車最新成果:基于MLLM的閉環規劃智能體PlanAgent | 講座預告

AIGC動態1年前 (2024)發布 算法邦
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理想汽車最新成果:基于MLLM的閉環規劃智能體PlanAgent | 講座預告

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原標題:理想汽車最新成果:基于MLLM的閉環規劃智能體PlanAgent | 講座預告
關鍵字:場景,模塊,猩猩,論文,任務
文章來源:算法邦
內容字數:0字

內容摘要:


「自動駕駛新青年講座」由智猩猩企劃,致力于邀請全球知名高校、頂尖研究機構以及優秀企業的新青年,主講在環境感知、精準定位、決策規劃、控制執行等自動駕駛關鍵技術上的最新研究成果和開發實踐。在自動駕駛領域里,針對3D場景的正確理解是非常重要的。目前對于室內場景采用3D密集字幕生成取得了很好的進展,在室外場景中卻存在很大的局限性,不僅因為室內、外場景之間存在域差距,還因為當前缺乏針對室外場景的具有全面框-字幕對標注的數據。
基于當前問題,理想汽車聯合中科院自動化所等研究人員提出一種室外3D密集描述任務TOD3Cap。該任務輸入為LiDAR點云和全景相機組拍攝的一組RGB圖像,期望輸出為一組帶字幕的物體框。與TOD3Cap相關的論文收錄于ECCV 2024上.為了解決這一任務,該團隊提出了TOD3Cap網絡,利用BEV表示生成物體框提議,集成了Relation Q-Former和LLaMA-Adapter生成這些物體的豐富字幕。同時,還引入了TOD3Cap數據集,這是目前用于室外場景中3D密集字幕的最大的數據集,包含850個場景中64.3K個室外物體的2.3M個描述。軌跡規劃是自動駕駛的核心模塊


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