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视觉与机器人

自动驾驶

自动驾驶感知、规划、BEV、占用预测、激光雷达和仿真评测。

2026-07-15 至 2026-07-15 共收录 2 信号源:cs.RO, cs.CV, eess.IV, cs.AI

1. 端到端驾驶 2 篇

2607.08072 2026-07-15 cs.CV cs.RO 版本更新 81%

Post-Training in End-to-End Autonomous Driving

端到端自动驾驶中的训练后处理

Ruining Yang, Muxing Wang, Yixiao Chen, Tongfei Guo, Yi Xu, Can Cui, Zichong Yang, Yitian Zhang, Ziran Wang, Yun Fu, Lili Su

机构 * Northeastern University(东北大学) Purdue University(普渡大学)

专题命中 端到端驾驶 :autonomous driving(title,abstract);分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 探讨端到端自动驾驶中训练后处理技术,针对传统方法不足,将现有文献按监督形式分四类,阐述各分类的能力、局限与挑战,助力系统理解该领域并推动相关研究。

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2607.12593 2026-07-15 eess.IV cs.RO cs.SY eess.SY 新提交 62%

Improving Autonomous Nano-drones Performance via Automated End-to-End Optimization and Deployment of DNNs

通过深度神经网络的自动化端到端优化和部署提高自主纳米无人机性能

Vlad Niculescu, Lorenzo Lamberti, Francesco Conti, Luca Benini, Daniele Palossi

专题命中 端到端驾驶 :autonomous driving(abstract);分类 cs.RO、eess.IV

AI总结 研究如何通过自动化端到端优化和部署DNN提高自主纳米无人机性能,聚焦PULP-Dronet在Crazyflie 2.1纳米无人机上的部署,实现内存占用减少、推理时间加速,提升了无人机在避障、自由飞行和车道跟随等方面的性能,还开源了相关软件设计。

Comments 16 pages, 8 figures, 5 tables. This paper has been accepted for publication in the IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems (JETCAS) copyright 2021 IEEE

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