'密歇根&福特聯合組建自動駕駛研究中心（二） '
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
物理世界中的FRS (右)和軌跡參數空間(左)的說明。左邊的每個軌跡參數對應於物理世界中的一個軌跡。FRS在藍色汽車運行時與障礙物(道路邊界和紅色汽車)相交，以識別導致碰撞的軌跡參數，即為左圖中的橙色和紅色區域。在這個示意圖中，1的參數生成一個保證安全的軌跡，而2的參數導致碰撞。所以可以從Ksafe中選擇最優參數。
（公眾號回覆“FCAV2”，獲取論文及GitHub項目代碼。）
未能自動識別自動駕駛汽車感知
*視頻介紹
自動駕駛汽車面臨的主要開放挑戰之一是能夠探測到汽車和行人在世界範圍內安全航行。基於深度學習的物體探測器方法在使用攝像機圖像來檢測和分類對象方面取得了很大進展。但對於諸如自動駕駛之類的安全關鍵應用，當前技術水平的錯誤率仍然太高而不能實現安全操作。此外，物體探測器性能的表徵主要限於對預先記錄的數據集進行測試。如果沒有額外的人工標籤，新數據上發生的錯誤就無法檢測到。所以研究人員提出了一種自動方法，用於識別物體探測器所產生的錯誤，而無需地面實況標籤。研究人員表明，一對相似圖像之間的對象檢測器輸出的不一致性可以用作假陰性（例如，遺漏檢測）的假設，並且對於每個假設使用一組新的特徵，現成的二元分類器可以是用於查找有效的錯誤。特別是，研究人員通過時間和空間的不一致性，將該方法用於任意基於攝像頭的物體探測器。通過幾組真實世界數據的驗證，表明最先進的探測器、跟蹤器和該團隊的分類器對合成數據進行訓練，可以識別KITTI跟蹤數據集上的有效誤差，平均精度為0.94。該團隊還發布了一個新的包含104個序列的跟蹤數據集。
（公眾號回覆“FCAV2”，獲取數據集。）
虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
物理世界中的FRS (右)和軌跡參數空間(左)的說明。左邊的每個軌跡參數對應於物理世界中的一個軌跡。FRS在藍色汽車運行時與障礙物(道路邊界和紅色汽車)相交，以識別導致碰撞的軌跡參數，即為左圖中的橙色和紅色區域。在這個示意圖中，1的參數生成一個保證安全的軌跡，而2的參數導致碰撞。所以可以從Ksafe中選擇最優參數。
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未能自動識別自動駕駛汽車感知
*視頻介紹
自動駕駛汽車面臨的主要開放挑戰之一是能夠探測到汽車和行人在世界範圍內安全航行。基於深度學習的物體探測器方法在使用攝像機圖像來檢測和分類對象方面取得了很大進展。但對於諸如自動駕駛之類的安全關鍵應用，當前技術水平的錯誤率仍然太高而不能實現安全操作。此外，物體探測器性能的表徵主要限於對預先記錄的數據集進行測試。如果沒有額外的人工標籤，新數據上發生的錯誤就無法檢測到。所以研究人員提出了一種自動方法，用於識別物體探測器所產生的錯誤，而無需地面實況標籤。研究人員表明，一對相似圖像之間的對象檢測器輸出的不一致性可以用作假陰性（例如，遺漏檢測）的假設，並且對於每個假設使用一組新的特徵，現成的二元分類器可以是用於查找有效的錯誤。特別是，研究人員通過時間和空間的不一致性，將該方法用於任意基於攝像頭的物體探測器。通過幾組真實世界數據的驗證，表明最先進的探測器、跟蹤器和該團隊的分類器對合成數據進行訓練，可以識別KITTI跟蹤數據集上的有效誤差，平均精度為0.94。該團隊還發布了一個新的包含104個序列的跟蹤數據集。
（公眾號回覆“FCAV2”，獲取數據集。）
虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？
虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？深度學習迅速改變了用於解決計算機視覺和機器人技術中各種問題的最先進算法。然而，這些突破依賴於大量的人類註釋訓練數據。這個耗時的過程已經開始阻礙這些深度學習的進展。通過在豐富的虛擬世界中訓練機器學習算法，可以說明真實場景中的真實對象可以使用合成數據進行學習和分類。這種方法提供了加速深度學習應用於基於傳感器的分類問題的可能性，例如那些出現在自動駕駛汽車中的問題。
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
物理世界中的FRS (右)和軌跡參數空間(左)的說明。左邊的每個軌跡參數對應於物理世界中的一個軌跡。FRS在藍色汽車運行時與障礙物(道路邊界和紅色汽車)相交，以識別導致碰撞的軌跡參數，即為左圖中的橙色和紅色區域。在這個示意圖中，1的參數生成一個保證安全的軌跡，而2的參數導致碰撞。所以可以從Ksafe中選擇最優參數。
（公眾號回覆“FCAV2”，獲取論文及GitHub項目代碼。）
未能自動識別自動駕駛汽車感知
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自動駕駛汽車面臨的主要開放挑戰之一是能夠探測到汽車和行人在世界範圍內安全航行。基於深度學習的物體探測器方法在使用攝像機圖像來檢測和分類對象方面取得了很大進展。但對於諸如自動駕駛之類的安全關鍵應用，當前技術水平的錯誤率仍然太高而不能實現安全操作。此外，物體探測器性能的表徵主要限於對預先記錄的數據集進行測試。如果沒有額外的人工標籤，新數據上發生的錯誤就無法檢測到。所以研究人員提出了一種自動方法，用於識別物體探測器所產生的錯誤，而無需地面實況標籤。研究人員表明，一對相似圖像之間的對象檢測器輸出的不一致性可以用作假陰性（例如，遺漏檢測）的假設，並且對於每個假設使用一組新的特徵，現成的二元分類器可以是用於查找有效的錯誤。特別是，研究人員通過時間和空間的不一致性，將該方法用於任意基於攝像頭的物體探測器。通過幾組真實世界數據的驗證，表明最先進的探測器、跟蹤器和該團隊的分類器對合成數據進行訓練，可以識別KITTI跟蹤數據集上的有效誤差，平均精度為0.94。該團隊還發布了一個新的包含104個序列的跟蹤數據集。
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虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？
虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？深度學習迅速改變了用於解決計算機視覺和機器人技術中各種問題的最先進算法。然而，這些突破依賴於大量的人類註釋訓練數據。這個耗時的過程已經開始阻礙這些深度學習的進展。通過在豐富的虛擬世界中訓練機器學習算法，可以說明真實場景中的真實對象可以使用合成數據進行學習和分類。這種方法提供了加速深度學習應用於基於傳感器的分類問題的可能性，例如那些出現在自動駕駛汽車中的問題。
研究人員提出了一種基於視頻遊戲仿真引擎的圖像採集方法。模擬了一天中不同的時間範圍，包括白天、夜晚、早晨和黃昏。此外，發動機捕捉複雜的天氣和照明場景，如駕駛場景為晴天，霧，雨和霧霾。
（公眾號回覆“FCAV2”，獲取數據集及項目代碼。）
智車科技近期推出了一些國際知名學府和研究院的最新成果，具體請查看：
純虛擬數據助力自動駕駛 | 密歇根&福特聯合組建自動駕駛研究中心（一）
康奈爾大學發佈代替激光雷達檢測物體新方法
談了這麼久的自動駕駛，為何實現安全的AEB功能依然很難？
本次介紹的密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）也是在自動駕駛取得了令人矚目的實驗成果。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。
Ref：https://fcav.engin.umich.edu/
【歡迎大家提供行業新聞熱點，商業合作請聯繫：18562613430】
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
物理世界中的FRS (右)和軌跡參數空間(左)的說明。左邊的每個軌跡參數對應於物理世界中的一個軌跡。FRS在藍色汽車運行時與障礙物(道路邊界和紅色汽車)相交，以識別導致碰撞的軌跡參數，即為左圖中的橙色和紅色區域。在這個示意圖中，1的參數生成一個保證安全的軌跡，而2的參數導致碰撞。所以可以從Ksafe中選擇最優參數。
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虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？
虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？深度學習迅速改變了用於解決計算機視覺和機器人技術中各種問題的最先進算法。然而，這些突破依賴於大量的人類註釋訓練數據。這個耗時的過程已經開始阻礙這些深度學習的進展。通過在豐富的虛擬世界中訓練機器學習算法，可以說明真實場景中的真實對象可以使用合成數據進行學習和分類。這種方法提供了加速深度學習應用於基於傳感器的分類問題的可能性，例如那些出現在自動駕駛汽車中的問題。
研究人員提出了一種基於視頻遊戲仿真引擎的圖像採集方法。模擬了一天中不同的時間範圍，包括白天、夜晚、早晨和黃昏。此外，發動機捕捉複雜的天氣和照明場景，如駕駛場景為晴天，霧，雨和霧霾。
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康奈爾大學發佈代替激光雷達檢測物體新方法
談了這麼久的自動駕駛，為何實現安全的AEB功能依然很難？
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如何保證安全自動駕駛
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
物理世界中的FRS (右)和軌跡參數空間(左)的說明。左邊的每個軌跡參數對應於物理世界中的一個軌跡。FRS在藍色汽車運行時與障礙物(道路邊界和紅色汽車)相交，以識別導致碰撞的軌跡參數，即為左圖中的橙色和紅色區域。在這個示意圖中，1的參數生成一個保證安全的軌跡，而2的參數導致碰撞。所以可以從Ksafe中選擇最優參數。
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（公眾號回覆“FCAV2”，獲取數據集。）
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虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？深度學習迅速改變了用於解決計算機視覺和機器人技術中各種問題的最先進算法。然而，這些突破依賴於大量的人類註釋訓練數據。這個耗時的過程已經開始阻礙這些深度學習的進展。通過在豐富的虛擬世界中訓練機器學習算法，可以說明真實場景中的真實對象可以使用合成數據進行學習和分類。這種方法提供了加速深度學習應用於基於傳感器的分類問題的可能性，例如那些出現在自動駕駛汽車中的問題。
研究人員提出了一種基於視頻遊戲仿真引擎的圖像採集方法。模擬了一天中不同的時間範圍，包括白天、夜晚、早晨和黃昏。此外，發動機捕捉複雜的天氣和照明場景，如駕駛場景為晴天，霧，雨和霧霾。
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本次介紹的密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）也是在自動駕駛取得了令人矚目的實驗成果。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。
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自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
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自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
物理世界中的FRS (右)和軌跡參數空間(左)的說明。左邊的每個軌跡參數對應於物理世界中的一個軌跡。FRS在藍色汽車運行時與障礙物(道路邊界和紅色汽車)相交，以識別導致碰撞的軌跡參數，即為左圖中的橙色和紅色區域。在這個示意圖中，1的參數生成一個保證安全的軌跡，而2的參數導致碰撞。所以可以從Ksafe中選擇最優參數。
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虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？深度學習迅速改變了用於解決計算機視覺和機器人技術中各種問題的最先進算法。然而，這些突破依賴於大量的人類註釋訓練數據。這個耗時的過程已經開始阻礙這些深度學習的進展。通過在豐富的虛擬世界中訓練機器學習算法，可以說明真實場景中的真實對象可以使用合成數據進行學習和分類。這種方法提供了加速深度學習應用於基於傳感器的分類問題的可能性，例如那些出現在自動駕駛汽車中的問題。
研究人員提出了一種基於視頻遊戲仿真引擎的圖像採集方法。模擬了一天中不同的時間範圍，包括白天、夜晚、早晨和黃昏。此外，發動機捕捉複雜的天氣和照明場景，如駕駛場景為晴天，霧，雨和霧霾。
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Ref：https://fcav.engin.umich.edu/
【歡迎大家提供行業新聞熱點，商業合作請聯繫：18562613430】
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
自動駕駛車輛的軌跡規劃需要數學模型來描述車輛如何在真實場景中移動。然而，模型往往是不完美的，並且模型不確定性的考慮對於確保安全性是至關重要的。此外，根據模型複雜性，軌跡規劃器或不能實時地找到解決方案。研究人員計劃使用低複雜度模型來尋找軌跡，並限制車輛遵循這些軌跡的能力的模型誤差。車輛在該框架中可以實現的狀態範圍在Forward Reachable Set（FRS）中離線計算，其表示為在2D空間中車輛的近似狀態及其參數化軌跡的函數。FRS在運行時與世界上的障礙物相交，以排除不安全的軌跡；對剩餘軌跡的優化則選擇已知存在不確定性但車輛仍可以安全行駛的軌跡。該方法在與快速探索隨機樹（Rapidly-exploring Random Trees，RRT）和非線性模型預測控制（NonlinearModel Predictive Control，NMPC）的仿真方法中得到證明。
物理世界中的FRS (右)和軌跡參數空間(左)的說明。左邊的每個軌跡參數對應於物理世界中的一個軌跡。FRS在藍色汽車運行時與障礙物(道路邊界和紅色汽車)相交，以識別導致碰撞的軌跡參數，即為左圖中的橙色和紅色區域。在這個示意圖中，1的參數生成一個保證安全的軌跡，而2的參數導致碰撞。所以可以從Ksafe中選擇最優參數。
（公眾號回覆“FCAV2”，獲取論文及GitHub項目代碼。）
未能自動識別自動駕駛汽車感知
*視頻介紹
自動駕駛汽車面臨的主要開放挑戰之一是能夠探測到汽車和行人在世界範圍內安全航行。基於深度學習的物體探測器方法在使用攝像機圖像來檢測和分類對象方面取得了很大進展。但對於諸如自動駕駛之類的安全關鍵應用，當前技術水平的錯誤率仍然太高而不能實現安全操作。此外，物體探測器性能的表徵主要限於對預先記錄的數據集進行測試。如果沒有額外的人工標籤，新數據上發生的錯誤就無法檢測到。所以研究人員提出了一種自動方法，用於識別物體探測器所產生的錯誤，而無需地面實況標籤。研究人員表明，一對相似圖像之間的對象檢測器輸出的不一致性可以用作假陰性（例如，遺漏檢測）的假設，並且對於每個假設使用一組新的特徵，現成的二元分類器可以是用於查找有效的錯誤。特別是，研究人員通過時間和空間的不一致性，將該方法用於任意基於攝像頭的物體探測器。通過幾組真實世界數據的驗證，表明最先進的探測器、跟蹤器和該團隊的分類器對合成數據進行訓練，可以識別KITTI跟蹤數據集上的有效誤差，平均精度為0.94。該團隊還發布了一個新的包含104個序列的跟蹤數據集。
（公眾號回覆“FCAV2”，獲取數據集。）
虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？
今天繼續介紹密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。本文詳細介紹了FCAV的代表項目，並附數據集和論文下載。
如何保證安全自動駕駛
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虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？
虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？深度學習迅速改變了用於解決計算機視覺和機器人技術中各種問題的最先進算法。然而，這些突破依賴於大量的人類註釋訓練數據。這個耗時的過程已經開始阻礙這些深度學習的進展。通過在豐富的虛擬世界中訓練機器學習算法，可以說明真實場景中的真實對象可以使用合成數據進行學習和分類。這種方法提供了加速深度學習應用於基於傳感器的分類問題的可能性，例如那些出現在自動駕駛汽車中的問題。
研究人員提出了一種基於視頻遊戲仿真引擎的圖像採集方法。模擬了一天中不同的時間範圍，包括白天、夜晚、早晨和黃昏。此外，發動機捕捉複雜的天氣和照明場景，如駕駛場景為晴天，霧，雨和霧霾。
（公眾號回覆“FCAV2”，獲取數據集及項目代碼。）
智車科技近期推出了一些國際知名學府和研究院的最新成果，具體請查看：
純虛擬數據助力自動駕駛 | 密歇根&福特聯合組建自動駕駛研究中心（一）
康奈爾大學發佈代替激光雷達檢測物體新方法
談了這麼久的自動駕駛，為何實現安全的AEB功能依然很難？
本次介紹的密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）也是在自動駕駛取得了令人矚目的實驗成果。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。
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研究人員提出了一種基於視頻遊戲仿真引擎的圖像採集方法。模擬了一天中不同的時間範圍，包括白天、夜晚、早晨和黃昏。此外，發動機捕捉複雜的天氣和照明場景，如駕駛場景為晴天，霧，雨和霧霾。
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虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？
虛擬世界能否取代人類生成的註釋以應對真實世界的任務？深度學習迅速改變了用於解決計算機視覺和機器人技術中各種問題的最先進算法。然而，這些突破依賴於大量的人類註釋訓練數據。這個耗時的過程已經開始阻礙這些深度學習的進展。通過在豐富的虛擬世界中訓練機器學習算法，可以說明真實場景中的真實對象可以使用合成數據進行學習和分類。這種方法提供了加速深度學習應用於基於傳感器的分類問題的可能性，例如那些出現在自動駕駛汽車中的問題。
研究人員提出了一種基於視頻遊戲仿真引擎的圖像採集方法。模擬了一天中不同的時間範圍，包括白天、夜晚、早晨和黃昏。此外，發動機捕捉複雜的天氣和照明場景，如駕駛場景為晴天，霧，雨和霧霾。
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智車科技近期推出了一些國際知名學府和研究院的最新成果，具體請查看：
純虛擬數據助力自動駕駛 | 密歇根&福特聯合組建自動駕駛研究中心（一）
康奈爾大學發佈代替激光雷達檢測物體新方法
談了這麼久的自動駕駛，為何實現安全的AEB功能依然很難？
本次介紹的密歇根大學和福特汽車公司聯合組建的UM＆Ford自動駕駛汽車中心（FCAV）也是在自動駕駛取得了令人矚目的實驗成果。FCAV成立的初心是基於L4自動駕駛，利用純虛擬數據來感知路況並決策規劃，以加速自動駕駛汽車研究，探索更安全的自動駕駛和更廣闊的汽車未來。
Ref：https://fcav.engin.umich.edu/
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