摘要
[1]. ,“ CARLA:开放式城市驾驶模拟器 ,“in CoRL,2017年 . 谷歌学者 [2]. ,“ RoboTHOR:一个开放的仿真到现实的具体化人工智能平台 ,“in 计算机视觉和模式识别会议记录 , 2020. 谷歌学者 [3]. ,“ AirSim:自主车辆的高逼真视觉和物理仿真 ,“in 可行性研究报告 , 2017 . 谷歌学者 [4]. ,“ 从数据驱动仿真中学习端到端自主驾驶的鲁棒控制策略 ,” IEEE机器人与自动化通讯 ,卷。 5 ,没有。 2 ,第页。 1143 – 1150 , 2020 . 谷歌学者 交叉引用 [5]. ,“ 通过数据驱动模拟学习交互式驾驶政策 ,“arXiv预印本arXiv: 2111.12137 , 2021 . 谷歌学者 [6]. ,“ 多模式端到端自动驾驶 ,“arXiv: 1906.03199 , 2019 . 谷歌学者 [7]. ,“ 可变端到端导航和本地化 ,“in IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) , 2019. 谷歌学者 [8] 。 ,“ 指导性策略搜索 ,“in 机器学习国际会议。 PMLR公司 2013年,pp。 1 – 9 . 谷歌学者 [9]. ,“ 基于事件的视觉与自动驾驶汽车转向预测的深度学习 ,“in IEEE计算机视觉和模式识别会议记录 2018年,pp。 5419 – 5427 . 谷歌学者 [10]. ,“ 具有左右一致性的无监督单极点深度估计 ,“in IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR) , 2017. 谷歌学者 [11]. ,“ 单目深度估计的深度有序回归网络 ,“in IEEE计算机视觉和模式识别会议记录 2018年6月。 谷歌学者 [12]. ,“ 基于深度法线约束的稀疏激光雷达数据深度补全 ,“in IEEE/CVF国际计算机视觉会议(ICCV)会议记录 ,2019年10月。 谷歌学者 [13]. ,“ 激光雷达测深的表面几何模型 ,” IEEE机器人与自动化通讯 ,卷。 6 ,没有。 三 ,第页。 4457 – 4464 , 2021 . 谷歌学者 交叉引用 [14]. ,“ 时间镜头:基于事件的视频帧插值 ,“in IEEE/CVF计算机视觉和模式识别(CVPR)会议记录 ,2021年6月,pp。 16 155 – 16 164 . 谷歌学者 [15]. ,“ 从事件中学习单眼密集深度 ,“in 2020年国际3D视觉会议(3DV) 2020年,pp。 534 – 542 . 谷歌学者 [16]. ,“ 使用递归异步多模式网络组合事件和帧进行单目深度预测 ,” IEEE机器人与自动化通讯 ,卷。 6 ,没有。 2 , 2021 . 谷歌学者 [17]. ,“ Esim:一个开放式事件摄影机模拟器 ,“in 机器人学习会议。 PMLR公司 2018年,pp。 969 – 982 . 谷歌学者 [18]. ,“ 活动到视频:将现代计算机视觉引入活动摄像机 ,“in IEEE/CVF计算机视觉和模式识别(CVPR)会议记录 2019年6月。 谷歌学者 [19]. ,“ 视频到活动:回收活动摄像机的视频数据集 ,“in IEEE/CVF计算机视觉和模式识别(CVPR)会议记录 2020年6月。 谷歌学者 [20]. ,“ 回到事件基础:通过光度恒定性对事件摄像机图像重建的自我监督学习 ,“in IEEE/CVF计算机视觉和模式识别(CVPR)会议记录 2021年6月,pp。 3446 – 3455 . 谷歌学者 [21]. ,“ Pybillet是一个用于游戏、机器人和机器学习的物理模拟的python模块 ,” http://pybullet.org , 2016–2021 . 谷歌学者 [22]. ,“ dm_control:用于连续控制的软件和任务 ,“arXiv预印本: 2006.12983 , 2020 . 谷歌学者 [23]. ,“ MuJoCo:基于模型控制的物理引擎 ,“in 智能机器人和系统国际会议记录 ,2012年。 谷歌学者 [24]. R.Tedrake和Drake开发团队,” Drake:机器人基于模型的设计和验证 ,” 2019 。[在线]。 可用: https://drake.mit.edu . 谷歌学者 [25]. ,“ Torcs,开放式赛车模拟器 ,“软件位于 http://torcs.sourceforge.net ,卷。 4 ,没有。 6 ,第页。 2 , 2000 . 谷歌学者 [26]. ,“ Sim4cv:用于计算机视觉应用的照片真实感模拟器 ,” 国际计算机视觉杂志 ,卷。 126 ,没有。 9 ,第页。 902 – 919 , 2018 . 谷歌学者 数字图书馆 [27]. ,“ AirSim:自动飞行器的高精度视觉和物理仿真 ,“in 现场和服务机器人(FSR) , 2017 . 谷歌学者 [28]. ,“ 飞行梦魇:一种灵活的四驱模拟器 ,“arXiv预打印arXiv: 2009.00563 , 2020 . 谷歌学者 [29]. ,“ 吉布森环境:对具体药物的现实世界认知 ,“in 计算机视觉和模式识别会议记录 , 2018. 谷歌学者 [30]. ,“ 栖息地:一个具体人工智能研究平台 ,“in 计算机视觉国际会议记录 , 2019. 谷歌学者 [31]. ,“ Lidarsim:利用真实世界进行真实的激光雷达模拟 ,“in IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议记录 2020年,pp。 11 167 – 11 176 . 谷歌学者 [32]。 ,“ V2VNet:用于联合感知和预测的车对车通信 ,“in 欧洲计算机视觉会议记录 , 2020. 谷歌学者 [33]. ,“ 针对自驾汽车的端到端学习 ,“arXiv: 1604.07316 , 2016 . 谷歌学者 [34]. ,“ 从大规模视频数据集中对驾驶模型进行端到端学习 ,“in IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR) , 2017. 谷歌学者 [35]. ,“ 支持可审计自治的神经电路策略 ,” 自然机器智能 ,卷。 2 ,没有。 10 ,第页。 642 – 652 , 2020 . 谷歌学者 交叉引用 [36]. ,“ 基于条件模拟学习的城市驾驶 ,“in IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) , 2020. 谷歌学者 [37]. ,“ 用于灵活推理、规划和控制的深度模拟模型 ,“arXiv预打印arXiv: 1810.06544 , 2018 . 谷歌学者 [38]. ,“ 通过条件模拟学习实现端到端驾驶 ,“in IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) , 2018. 谷歌学者 [39]. ,“ 用于自动驾驶的虚拟到真实强化学习 ,” 2017 . 谷歌学者 [40]. ,“ 使用深度强化学习在大都灵运动中的超人类表现 ,” IEEE机器人与自动化通讯 ,卷。 6 ,没有。 三 ,第页。 4257 – 4264 , 2021 . 谷歌学者 [41]. ,“ 通过作弊学习 ,“in 机器人学习会议。 PMLR公司 2020年,pp。 66 – 75 . 谷歌学者 [42]. ,“ 基于视觉的驾驶模型离线评估 ,“in 欧洲计算机视觉会议记录 ,2018,pp。 236 – 251 . 谷歌学者 数字图书馆 [43]. ,“ 并行自治系统的学习指导界 ,“in IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) , 2018. 谷歌学者 [44]. ,“ 用于自动驾驶端到端控制的可变自动编码器,具有新颖性检测和训练去偏倚功能 ,“in 2018 IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议(IROS) IEEE,2018,pp。 568 – 575 . 谷歌学者 [45]. ,“ U-net:用于生物医学图像分割的卷积网络 ,“in 医学图像计算和计算机辅助干预国际会议 施普林格,2015年,pp。 234 – 241 . 谷歌学者 [46]. ,“ 视频到活动:回收活动摄像机的视频数据集 ,“in IEEE ICVF计算机视觉和模式识别会议记录 2020年,pp。 3586 – 3595 . 谷歌学者 [47]. ,“ Super slomo:用于视频插值的多个中间帧的高质量估计 ,“in IEEE计算机视觉和模式识别会议记录 ,2018,pp。 9000 – 9008 . 谷歌学者 [48]. ,“ event-camera数据集和模拟器:用于姿势估计、视觉里程计和slam的基于事件的数据 ,” 国际机器人研究杂志 ,卷。 36 ,没有。 2 ,第页。 142 – 149 , 2017 . 谷歌学者 数字图书馆 [49]. ,“ 基于事件的,从光度深度图进行6自由度相机跟踪 ,” IEEE模式分析和机器智能事务 ,卷。 40 ,没有。 10 ,第页。 2402 – 2412 , 2017 . 谷歌学者 [50]. ,“ 基于高效和稳健的激光雷达端到端导航 ,“arXiv预打印arXiv: 2105.09932 , 2021 . 谷歌学者 [51]. ,“ 用稀疏点盒卷积搜索高效的三维结构 ,“in 欧洲计算机视觉会议 , 2020. 谷歌学者
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