Adverse weather conditions pose a significant challenge to the widespread adoption of Autonomous Vehicles (AVs) by impacting sensors like LiDARs and cameras. Even though Collaborative Perception (CP)

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ACT-Bench

自动驾驶

世界模型

ACT-Bench是一个专门用于定量评估自动驾驶世界模型动作可控性的框架。它专注于测量世界模型在指定轨迹条件下生成驾驶场景的能力。

github2024-12-23 更新310

V2V4Real, OPV2V

自动驾驶

3D目标检测

本研究介绍了一种名为DOtA的无监督3D目标检测方法，该方法利用多智能体LiDAR扫描的内部共享信息进行训练，无需外部标签。DOtA包括初步标签生成、多尺度边界框编码标签过滤和标签内部对比学习三个部分。该方法在V2V4Real和OPV2V数据集上进行了测试，证明了其优越性。数据集的具体信息未在文中详细描述，但可以从提供的数据集中了解到，这些数据集涉及多智能体协同观测，并用于无监督3D目标检测任务。

arXiv2025-03-11 更新1300

sergiopaniego/CarlaFollowLanePreviousV

自动驾驶

模拟数据

该数据集包含从CARLA模拟器中提取的图像，使用专家代理进行模仿学习。专家代理是CARLA 0.9.12的自动驾驶系统。数据集包括鸟瞰图图像和由代理生成的控制命令，包括之前的速度。数据集的详细信息包括不同文件夹对应的场景和示例数量。

Hugging Face2023-09-06 更新330