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Am 1. März 2024 wurde die International Autonomous Driving Challenge 2024 offiziell gestartet. Dieser Wettbewerb wird vom Shanghai Artificial Intelligence Laboratory ausgerichtet und von einer Reihe in- und ausländischer Institutionen mitorganisiert. Das Wettbewerbsleitungs- und Preiskomitee besteht aus einer Reihe namhafter Experten und Wissenschaftler aus dem In- und Ausland. Ziel dieses Wettbewerbs ist es, die Aufgaben und Herausforderungen, mit denen autonome Systeme konfrontiert sind, eingehend zu untersuchen und globalen Teilnehmern eine Bühne zu bieten, um Technologie und Innovation vorzustellen. Bei diesem Wettbewerb legen wir keine allzu großen Einschränkungen für die Teilnehmer fest. Beispielsweise dürfen mehrere Teams derselben Organisation teilnehmen, alle öffentlichen Datensätze und Vortrainingsgewichte dürfen verwendet werden, und ein Team darf dies tun mehrere Auszeichnungen gleichzeitig gewinnen. Es gibt sieben Titel in diesem Wettbewerb, und der Gewinner hat die Möglichkeit, eine Belohnung von bis zu 27.000 US-Dollar zu erhalten, und hat außerdem die Möglichkeit, eingeladen zu werden, Artikel in internationalen Top-Zeitschriften einzureichen. Darüber hinaus haben wir für jede Strecke detaillierte Wettbewerbsrichtlinien und Benchmark-Modelle erstellt, die durch Klicken auf den entsprechenden Link für jede Strecke aufgerufen werden können.
Offizielle Website des Wettbewerbs:
https://opendrivelab.com/challenge2024
Hauptveranstaltung:
CVPR 2024 Forum – Workshop on Foundation Models for Autonomous Systems (Seattle, USA)
Verwandte Veranstaltungen :
Einführung in das Wettbewerbsthema End-to-End-Autonomes Fahren
Aufgrund der begrenzten Größe bisheriger Datensätze und inkonsistenter Open-Loop- und Closed-Loop-Indikatoren ist ein Benchmarking schwierig sensomotorische Strategien unter Verwendung realer Daten. In diesem Track werden umfangreiche Daten verwendet, um die Lücke zwischen den beiden Bewertungsparadigmen zu schließen, und durch die abstrakte BEV-Modellierung in einer kurzen Zeitreihe wird eine effiziente Open-Loop-Bewertung bei gleichzeitig besserer Abstimmung mit der Closed-Loop-Bewertung erreicht.
Weltmodell
Als abstrakte räumlich-zeitliche Darstellung der Realität kann das Weltmodell den zukünftigen Zustand basierend auf dem beobachteten aktuellen Zustand vorhersagen. Das Erlernen des Weltmodells wird die Leistung des Grundmodells fördern Modell auf ein neues Niveau. Das Modell muss die Punktwolke zu zukünftigen Zeitpunkten nur mit visuellen Eingaben vorhersagen, um seine Fähigkeit zur Vorhersage der Welt zu beweisen. 🔜 https://huggingface.co/spaces/AGC2024-P/predictive-world-model-2024
Autonomous Driving Challenge @China3DV: https://huggingface.co/spaces/China3DV-S/occupancy-and-flow -2024 Datenvolumen: ca. 70 GB
Referenztrainingszeit: 8 Karten 3090, 2 Tage
Im Vergleich zu Fahrszenen sind in Innenräumen verkörperte dreidimensionale Wahrnehmungssysteme mit multimodalen Eingaben konfrontiert, einschließlich Sprachanweisungen, komplexerem semantischem Verständnis, vielfältigeren Objektkategorien und -orientierungen sowie sehr unterschiedlichen Wahrnehmungsräumen und -bedürfnissen. Auf dieser Grundlage konstruierte der Wettbewerb ein multimodales, dreidimensionales Wahrnehmungs-Toolkit für die erste Perspektive, EmbodiedScan. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, anhand einer verbalen Beschreibung eines bestimmten Objekts die Kategorie des Zielobjekts und dessen Ausrichtung im dreidimensionalen Feld zu ermitteln.
CARLA Self-Driving Challenge
Bei der CARLA Self-Driving Challenge müssen Fahrzeuge eine Reihe von Tests durchlaufen -definierte Routen. Die Fahrrouten von Fahrzeugen umfassen komplexe Situationen wie Autobahnen, städtische Gebiete, Wohngebiete und ländliche Umgebungen. Sie umfassen auch Licht und Wetter wie Sonnenlicht, Sonnenuntergang, Nacht, Regen und Nebel, die eine geschlossene Auswertung ermöglichen autonome Fahrsysteme.
Anwendung eines großen Sprachmodells beim autonomen Fahren
Durch die Einführung von Sprachinformationen verbindet der DriveLM-Datensatz das große Sprachmodell mit dem autonomen Fahrsystem und trifft schließlich Entscheidungen, indem er die Argumentationsfähigkeit der Sprache einführt, um die Zuverlässigkeit der Planung sicherzustellen . interpretierend. Das Modell verwendet Multi-View-Bilder als Eingabeinformationen und muss verschiedene Fragen im Zusammenhang mit dem Fahren beantworten. 🔜 Referenztrainingszeit: 8 Karten V100, 1 Tag
Streckeninformationen: https://www.php.cn/link/492f948808daf55a3f9e7ddd3694f546 #mapless_drivingAutonomous Driving Challenge @China3DV: https://huggingface.co/spaces/China3DV/mapless-driving-2024
Datenvolumen : ca. 200G
Ab sofort – 1. Juni 2024: Anmeldung
1. März 2024:Qiao Yu
Leitender Wissenschaftler, Assistent des Direktors | Liu Universität für Post und Telekommunikation
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Yang Xiaokang | Shanghai Jiaotong University |
Li Singha-Universität | Sekretär des Parteikomitees der Fahrzeughochschule, nationales hochrangiges Führungstalent, Professor |
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Zhang Yaqin |
Tsinghua-Universität |
Ausländischer Akademiker der Chinesischen Akademie für Ingenieurwissenschaften, Präsident von das Intelligent Industry Research Institute, Lehrstuhlinhaber |
Chen Baoquan |
Universität Peking |
Stellvertretender Dekan der School of Intelligence, Boya Distinguished Professor |
Xia Huaxia |
Meituan |
Chefwissenschaftler, Vizepräsident |
Gaoxinbo |
Universität für Post und Telekommunikation Chongqing |
Stellvertretender Sekretär des Parteikomitees, Präsident, Professor |
Xue Jianru |
Xi'an Jiaotong University |
Professor |
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