自动驾驶

Variational Inference for Bird's Eye View Segmentation in Autonomous Driving

自动驾驶中鸟瞰视角分割的变分推理

Jingyue Shi, Huaicheng Li, Junhui Zhao, Yanxiang Jiang

机构 * School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学电子信息工程学院） ； School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 感知 ：BEV(summary_cn,abstract)；autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对自动驾驶中鸟瞰视角分割难题，提出基于变压器的变分流变换网络TVB，通过后验BEV监督学习映射，结合条件变分自编码器、归一化流及注意力融合模块，在多摄像头视图BEV分割等方面性能优越。

Comments 13 pages, 9 figures

WorkDrive: Roadwork Chain of Causation for Autonomous Driving

WorkDrive：自动驾驶的道路施工因果链

Tianyi Jiang, Wen Zhang, Sihan Yang, Ming Lu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对自动驾驶视觉语言模型在道路施工区域的难题，提出WorkDrive框架，通过自动化多任务感知管道提取场景事实，经监督微调与强化学习，在ROADWork数据集上降低轨迹平均位移误差，实现渐进改进。

3DPipe: A Pipelined GPU Framework for Scalable Generalized Spatial Join over Polyhedral Objects

3DPipe：一种用于可扩展多面体对象通用空间连接的流水线GPU框架

Lyuheng Yuan, Da Yan, Saugat Adhikari, Akhlaque Ahmad, Fusheng Wang

专题命中 感知 ：LiDAR(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出3DPipe，一种利用GPU并行性处理多面体对象空间连接的流水线框架，通过多级剪枝策略和分块流式处理提升效率，实验显示其比现有最佳GPU方案TDBase快9倍。

3D Lane Detection with Odometry for High-Speed Vehicle Racing

用于高速赛车的带里程计的3D车道检测

Omoruyi Atekha, John Subosits, Marcus Greiff

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、eess.IV

AI总结 研究高速赛车场景下的3D车道检测问题，通过新数据集比较多种方法，提出改进措施，利用多摄像头集成及里程计等提升性能，相比其他方法提高了F1分数并降低误差，在车辆部署中取得良好指标。

Comments 14 pages, IROS paper, includes extended abstract

RoGS: Adaptive Meshgrid Gaussian for Large-Scale Road Surface Mapping

RoGS：用于大规模路面映射的自适应网格高斯方法

Tianchen Deng, Zhiheng Feng, Wenhua Wu, Ziming Li, Siting Zhu, Hesheng Wang

机构 * School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong university（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； State Key Laboratory of Avionics Integration and Aviation System-of-Systems Synthesis（航空电子集成与航空系统-of-系统综合国家重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services（上海基于位置服务重点实验室） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对大规模路面映射中传统方法的局限，提出ROADGS-T框架，基于自适应网格高斯表示，通过放置二维高斯面片建模路面，减少冗余，并引入自适应网格和姿态稳健细化策略，提升表示效率和结构保真度。