
단일 카메라에서 RGB 이미지와 의미론적 분할을 입력으로 받아 실제 세계 차량을 제어하는 주행 정책을 강화 학습을 통해 얻는다.


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실제-세계-자율-주행을-위한-시뮬레이션-기반-강화-학습


실제 세계 자율 주행을 위한 시뮬레이션 기반 강화 학습



자율 주행을 위한 깊이 예측의 중요성과 자기 지도 학습의 효과적 활용



자율 주행을 위한 자기 지도 학습을 활용한 깊이 예측에 대한 논문



카메라와 LiDAR 데이터를 결합한 자율 주행용 다중 물체 추적 알고리즘의 핵심은 새로운 모션 모델과 EKF를 활용하여 물체의 운동을 추정하는 것이다.



자율 주행을 위한 카메라-LiDAR 퓨전을 활용한 다중 물체 추적



LiDAR-CS Dataset는 3D 물체 감지에서 도메인 갭을 해결하기 위한 첫 번째 데이터셋이며, 다양한 센서에 대한 도메인 적응을 다룹니다.



LiDAR-CS Dataset: Addressing Domain Gaps in 3D Object Detection



자율 주행을 위한 협력적인 3D 장면 그래프의 구축과 중요성



자율 주행을 위한 협력적인 동적 3D 장면 그래프
