包括自适应混合并行训练技术和混

MimJannat901

可以学习机器人舀任务的有效且可泛化的策略。具体来说，我们使用目标因子奖励公式并插入位置目标分布和数量目标分布来创建整个学习过程的课程。视频和论文位于项目页面： ：将地图先验纳入神经辐射场以进行驾驶视图模拟 端到端自动驾驶正在主导新一代自动驾驶技术的研发，支持自动驾驶闭环仿真的模拟器至关重要。现实与虚拟世界之间长期存在且具有挑战性的问题是模拟与真实的差距。

简而言之，现有模拟器普遍使用 、 等游戏引擎来渲染道路、车辆、行人、树木等设计资产，而自动驾驶车辆看到的视图与像素级渲染的资产不同。 神经辐射场 的最新进展使得能够从 图像重建 世界。这对于弥合自动驾驶模拟中的模 美国电话号码数据 拟与真实差距可能有用。然而，现有的 方法受到道路测试日志数据提供的数据有限的影响，这可能会导致结果不令人满意，特别是当相机姿态偏离轨迹时；当从偏离的视图合成图像时，无法保证语义一致性。



我们在所有神经辐射方法中都在这种数据条件下观察到这个问题。我们在 上的工作引入了一个巧妙的概念，将地图先验融入神经辐射场中以进行驾驶视图模拟。我们提出的工作使用地图先验（在自动驾驶模拟中很容易获得）来协助 的构建，以合成高质量的偏差视图。我们建议使用具有不确定性调节的多视图一致性来监督地面密度。该策略令人惊讶地提高了模拟质量，并且可插入大量 方法。 该论文已被 年 智能机器人与系统国际会议接收。