介绍正常开车的过程，人类是高智能体感觉没有这么困难，但是AI会比较困难，需要做好AI的控车需要具备以下三点特点 推测其他车辆是如何行驶的 驾驶员反应的预测模型 在自车周围做路径规划，以及解决其他驾驶员意图的不确定性的能力。比如他车在路口加速，我们需...

符号标记$X_i=\{x_{t-t_{obs}},…,x_{t-1},x_t\}$: 障碍物$i$的历史状态特征，每一个$x$有多维特征，2D或者3D的位置信息，heading， speed等 $X_{EV}$: ego vehicle的历史特征 $...

Introductionnotation$X_i=\{x_{t-t_{obs}},…,x_{t-1},x_t\}$: 障碍物$i$的历史状态特征，每一个$x$有多维特征，2D或者3D的位置信息，heading， speed等 $X_{EV}$: eg...

介绍经典的planning算法被分为两大类， 传统算法: 图搜索算法（A*），基于采样的算法（RRT）， 插值曲线算法，reaction-based的算法（DWA） 基于machine learning的算法： SVM，deep Q-learnin...

摘要通常自动驾驶任务都是分模块，独立的部署和优化。这样的操作会带来俩问题 累积误差。 各个任务模块（例如感知、预测和规划）之间的协调不足，可能会导致系统性能下降。如果任务之间的协调不足，可能会导致信息丢失或误解，从而影响系统的整体性能 UniAD...

建立Linear对象建立一个Linear对象，其输入特征维度为3，输出维度为4。数据随机生成12import torch.nn as nnlinear1 = nn.Linear(3, 4, bias=True)通过weight和bias可以查看数据，...

内容来自于https://zhuanlan.zhihu.com/p/67184419 requires_grad简介Pytorch中的变量可以分为需要求导的，和不需要求导的，可以通过requires_grad来查看一个张量是否需要求导，一个简单的张量...

负梯度方向说明民见传闻，当我们寻找凸函数最小值的时候，沿着负梯度方向去寻找是可以找到最小值的，为何？ 假设有一个函数$y=f(x)$， 他存在着最小值$f(x_0)$， 假设我们移动一小步$\Delta x$ f(x+\Delta x) - f(x...

该错误来自于 1from torch_geometric.data import InMemoryDataset 原因在于pytorch和torch_geometric的版本不正确，下面是正确的版本 12345678torch ...