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端到端
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ResAD: Normalized Residual Trajectory Modeling for End-to-End Autonomous Driving
目前的端到端自动驾驶模型(E2EAD)大多试图回答同一个问题:"
未来的轨迹是什么?
" 它们直接从传感器数据预测车辆未来几秒钟的绝对坐标点 $(x, y)$。
自动驾驶
端到端
扩散模型
轨迹预测
Created
Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000
World4Drive - 无需感知标注的端到端自动驾驶世界模型
这篇论文的核心思想可以概括为:
如何培养一个会自己"脑补"未来、且极具空间方向感的老司机
。
自动驾驶
端到端
世界模型
无监督学习
Created
Tue, 17 Mar 2026 00:00:00 +0000
LAW - Enhancing End-to-End Autonomous Driving with Latent World Model
通过在潜空间进行动作引导的未来特征预测,实现了无需标注的深度场景特征学习,显著提升了端到端驾驶的规划精度。
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自动驾驶
端到端
世界模型
自监督学习
Created
Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000
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