基於AI的3D場景重建技術新突破!破局自動駕驶端到端仿真
場景的保真度，對付主動駕驶仿真和合成数据天生相當首要，場景重修保真度不足，将极大地制约高阶主動駕驶體系的練習结果。vio除毛推薦,同時，在用於@練%Nmek1%習大模%73l25%子@和具身智能的合成数据范畴，一样對低本錢的高保真場景有庞大的需求。在此布景下，凭仗多年的技能堆集，51WORLD旗下AI合成数据及仿真平台公司51Sim基於AI算法，将3D Gaussian Splatting與傳统图形衬着
技能立异交融，不但霸占了3DGS技能泛化能力不足等“洽商”困難，實現了在拟真度方面的冲破性希望，還显著提高了主動駕驶體華人德州撲克,系的練習質量及仿真的置信度。
今朝已量產的智能駕驶，大大都采纳的都是模块化架構：将智能駕驶拆分成感知、展望、计劃等典范使命，并交给專門的AI模子或模块来處置。因為體系中包括多個模子，因此必要對每一個模子都举行專門的練習、優化和迭代。而端到端架構，則是經由過程一個模子来實現，是以可以或许加倍高效和低成當地聚焦焦點功效，這也讓端到端解决方案正逐步成為主流。
端到规矩案對付高保真場景的需求加倍急迫，因為端到端體系必要可以或许在各類繁杂場景中自若應答，必要将大量標注有主動駕驶举動的視频投入主動駕驶練習。但是傳统的3D場景仿真技能由於場景的真實感不足、多样性短缺和本錢高档問题，已没法按摩貼,完备知足端到端落地的需求。
针對這一近况，51Sim立异性地将3D Gaussian Splatting經由過程AI算法交融到傳统图形衬着引擎中，在拟真度方面蜂王乳,取患了冲破性希望。這項技能從新界说了高保真3D場景的重修尺度，經由過程晋升仿真的真實感、补充了单一技能的不足并大幅低落了場景重修的本錢。
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