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基于多模态融合的人机协同模型与算法研究
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2.1 手势信息的感知与识别文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-669796.html
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自动驾驶（AD）任务通常分为感知、预测和规划。在传统范式中，AD中的每个学习模块分别使用自己的主干，独立地学习任务。 以前，基于端到端学习的方法通常基于透视视图相机和激光雷达信息直接输出控制命令或轨迹. 论文提出了基于BEV多模态的多任务端到端学习框架，专
今天要分享的是基于BEV的多模态、多任务、端到端自动驾驶模型FusionAD，其专注于自动驾驶预测和规划任务。这项工作首次发表于2023年8月2日，性能超越了2023 CVPR最佳论文UniAD模型。论文题目是FusionAD: Multi-modality Fusion for Prediction and Planning Tasks of Autonomous Driving，主要作者来自
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题目 ：Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A Survey 用于自动驾驶感知的多模态传感器融合：综述 链接 ：https://arxiv.org/abs/2202.02703 只翻译了个人认为比较重要的东西，有些官方话就省了。这篇文章通俗易懂，不过综述都是标记文献[xx]干了啥，其实咱也不知道他具体是咋
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