自动驾驶场景中的长尾问题怎么解决？

解决长尾问题的方法之一是合成数据，通过生成边缘场景来扩大数据集。特斯拉使用数据引擎检测模型错误，收集更多类似案例数据重新训练，捕捉边缘情况。NVIDIA采用模仿训练策略，在模拟环境中重现真实世界故障案例作为训练数据，循环优化模型性能。合成数据在测试和训练中均有价值。测试时，它能揭示探测算法的漏洞；训...

大规模机器学习技术(Machine Learning At Scale)Machine Learning是解决自动驾驶长尾问题的一种有效工具。Waymo通过使用Automated Machine Learning技术生成和优化针对无人车的数据模型，极大地提升了模型训练的效率。尽管Machine Learning技术在自动驾驶中发挥着重要作用，但其也存在局限性。因此，Waymo采取了多种...

长尾问题的解决成为自动驾驶技术亟待攻克的难题。重庆哆来目科技公司自主研发的人眼视觉仿生技术，通过摄像头实时采集图像，运用复杂智能算法进行处理，检测和预测碰撞风险。该技术适用于多种障碍物，无需依赖深度学习，成本较低，适用于不同场景的碰撞预测，有效解决了长尾问题。与传统视觉与AI相比，该技术简化...

但L3级的自动驾驶要在实现高阶自动驾驶的基础上考虑到成本问题,使用的摄像头、激光雷达、惯导这些传感器都比较低端,“落地遥遥无期”。不过如果用发展的眼光看,成本的问题在未来也有可能得到解决。 【本文来自易车号作者郑州车友汇,版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点,与易车无关】 官方服务 官...

小鹏智能驾驶驾驶工程师透露,高速 NGP 2.0 将会继续解决长尾问题,包括变道能力、上/下匝道能力、通行效率等方面。 最后再来看看 XNGP 无图的表现。 在不依赖高精地图的情况下,小鹏 XNGP 目前主要实现的是 LCC-L(道路居中辅助增强版),能够带来红绿灯识别、启停,以及无车道线的绕行等场景。 简单来说,你也可以理解...

近一年来，大模型领域迎来飞速发展，众多下游任务应用涌现。本实验室尝试将大模型融入自动驾驶领域，通过利用其强大的few-shot能力，以解决实际驾驶场景中的长尾问题，显著提升自动驾驶系统的认知与推理能力。本文重点介绍项目“DriveVLM: The Convergence of Autonomous Driving and Large Vision-Language Models...

激光雷达的核心作用在于解决自动驾驶的长尾场景问题。相比特斯拉的仿生学路线，Innovusion选择的是激光雷达+摄像头+毫米波雷达的融合方案，能够覆盖更多难以被纯视觉方案捕捉的场景，最大限度地保障自动驾驶的安全性。Innovusion的高性能激光雷达在探测距离、分辨率和安全性上具有显著优势，能够有效识别和避免长尾...

王乃岩指出，长尾问题不应是问题。在系统设计足够通用的情况下，可以妥善解决Corner Case，无需专门针对某一类Corner Case。通用识别更典型地用在规控上，例如变道等博弈场景。深度学习发展至今，任务一体化，不再是将任务分割成多个繁琐检测的过程。可靠的系统应是一个很general的设计，不应包含大量规则或...

大家对于智能化的盼望和热情非常高,实际智能网联汽车的自动驾驶目前的发展是长尾效应的表现,解决的措施是什么呢?解决措施是,需要完善系统的顶层设计,要使智能出行进入到一个新的发展阶段。 上次我们也在广州的花都大会上介绍过,中国工程院就这个问题进入了深入细致的研究。这个研究需要把中国智能网联汽车和智能共享出行协...

三、技术缺陷 感知与响应：无人驾驶汽车通过高精度传感器、智能算法和强大算力实现对复杂路况的精准感知和快速响应，但在实际运营中仍存在识别障碍物的反应过激或迟缓问题。长尾难题：目前自动驾驶尚存的长尾难题难以解决，包括零碎的场景、极端的情况和无法预测的人类行为等，这些因素都会对交通流产生影响。