轨迹

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。 写在前面 && 笔者理解传统的自动驾驶主要可以分为感知、预测、规控三个大的部分，其中预测模块承担着十分重要的角色，为下游规划路径提供重要的信息。 然而，现实世界驾驶环境的复杂性，其中包括多个动态智能体（如车辆和行人）之间的相互作用，给预测造成了不小的挑战。

阿里团队最新推出了 AI 视频生成框架 Tora，同时集成了文本、视觉和轨迹条件用于生成视频，是基于轨迹导向的扩散变换器（DiT）技术。Tora 由一个轨迹提取器（TE）、一个时空 DiT 和一个运动引导融合器（MGF）组成：TE 使用 3D 视频压缩网络将任意轨迹编码为分层时空运动补丁。MGF 将运动贴片集成到 DiT 模块中，以生成遵循轨迹的连贯视频。Tora 无缝契合 DiT 设计，支持制作…

编辑 | 白菜叶生命系统中动力学过程的表征为其机械解释和与生物功能的联系供应了重要线索。由于显微镜技术的最新进展，现在可以在生理条件下以多个时空尺度常规记录细胞、细胞器和单个分子的活动。然而，在拥挤和复杂的环境中发生的动静自动阐明仍然落后于微观图像序列的获取。在这里，哥德堡大学的研讨职员提出了一个鉴于几何深度进修的框架，可以在各种生物学相关场景中实现对动力学特色的准确约莫。这种深度进修格式依赖于由…

本文是 ICLR 2022入选论文《VAT-Mart: Learning Visual Action Trajectory Proposals for Manipulating 3D ARTiculated Objects》的解读。该论文由北京大学前沿计算研究中心董豪课题组与斯坦福大学、腾讯人工智能尝试室合作实现。文章提出了一种新型的物体功能可操纵性表示，设计了一个通过交互进行感知学习的框架以学习…

路网数据对于城市中的很多应用，比如车载导航和线路优化等，都非常重要。传统的路线数据采集法子依赖于采集车，消耗大量的人力物力。随着GPS设备的普及，海量轨迹数据在城市里产生，使我们能够用轨迹数据去生成路网。这个问题在近十年中已经有了广泛的研究，但是其中很多法子的精确度（precision）并不高，特别是上下路线，平行路线等地方。由于轨迹数据在城市内并不是均匀漫衍的，对于那些车辆频繁通行的地方，我们有…