新闻中心 
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03-253D版Sora来了？UMass、MIT等提出3D世界模型，具身智能机器人实现新里程碑在最近的研究中，视觉-语言-动作（VLA，vision-language-action）模型的输入基本都是2D数据，没有集成更通用的3D物理世界。此外，现有的模...
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03-08OccFusion：一种简单有效的Occ多传感器融合框架（性能SOTA）对3D场景的全面理解在自动驾驶中至关重要，最近的3D语义占用预测模型已经成功地解决了描述具有不同形状和类别的真实世界物体的挑战。然而，现有的3D占用预测方法在很...
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03-04逆天UniVision：BEV检测和Occ联合统一框架，双SOTA！写在前面&个人理解近年来，自动驾驶技术中以视觉为中心的3D感知迅速取得进展。尽管各种3D感知模型在结构和概念上有许多相似之处，但在特征表示、数据格式和目...
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02-07OccNeRF：完全无需激光雷达数据监督写在前面&笔者的个人总结近年来，自动驾驶领域的3D占据预测任务因其独特的优势受到学术界和工业界的广泛关注。该任务通过重建周围环境的3D结构，为自动驾驶的...
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01-26选择相机还是激光雷达？实现鲁棒的三维目标检测的最新综述0.写在前面&&个人理解自动驾驶系统依赖于先进的感知、决策和控制技术，通过使用各种传感器（如相机、激光雷达、雷达等）来感知周围环境，并利用算法和...
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01-25跨模态占据性知识的学习：使用渲染辅助蒸馏技术的RadOcc原标题：Radocc:LearningCross-ModalityOccupancyKnowledgethroughRenderingAssistedDisti...
