الملخص
تمت ترجمة أجزاء من هذه الصفحة آلياً وقد تحتوي على أخطاء.
وقد تحسنت نماذج العمل العالمي مؤخراً القيادة الذاتية من خلال التعلم المشترك للتنبؤ بالمشهد المستقبلي وتوليد المسار. معظم النهج الموجودة تصمم المستقبل بشكل أساسي من خلال مظهر RGB، وبدأت الأعمال الأخيرة في دمج التنبؤ الهندسي لتحسين فهم المكان. ومع ذلك، فإن الهندسة الكثيفة تصف التخطيط الفضائي للمشهد بأكمله دون الإشارة إلى الأجزاء الأكثر أهمية لعملية المركبة الذاتية. بالنسبة للقيادة، يجب على النموذج أيضًا تحديد وتوقع أين يمكن أن يتحرك بأمان وأي مناطق قد تشكل مخاطر اصطدام. النمذجة المشتركة للمناطق ذات الصلة بالعمل والهندسة المستقبلية يمكن أن توفر للسياسة كل من الإشارات ذات الصلية بالقيادة وهيكل مساحي لها. ولهذا السبب نقترح أن نقدم (AffordDrive3D)، نموذج عمل عالمي ذي أهمية التكلفة والهندسة الهندسية يتعلم بشكل مشترك المناطق والهيكل الفضائيين ذات الصلة بالعمل في المستقبل. من أجل التقاط أهمية المشهد والسياق القيادي اللازم لقيادة التنبؤات، نبني AffordDrive3D على العمود الفقري VLM للتنبؤ المناطق القابلة للقيادة والمناطق الحرجة للاصطدام التي تؤثر مباشرة على حركة الأنانية، مع توقع الهندسة المستقبلية من النموذج العالمي RGB latences. على NAVSIM، يحقق AffordDrive3D أداءً متطورًا مع 91.3 PDMS و 89.9 EPDMS، مما يثبت فعالية نموذج المستقبل المشترك والهندسة الهندسية للتخطيط المسار.
الكلمات المفتاحية
الموضوع
بيانات النشر
- المجلة
- غير متاح
- وصول مفتوح
- وصول مفتوح أخضر
اقتبس هذه المقالة
APA 7
Cai, T., Sun, X., Fang, C., Li, Z., Song, R., Alvarez, J. M., Mao, Y., Ma, J., & Liu, L. (2026). AffordDrive3D: النمذجة العالمية المعرفة بالتقدير مع الفهم المكاني. https://omanscience.com/ar/articles/afforddrive3d-affordance-aware-world-action-modeling-with-spatial-understanding
MLA 9
Cai, Tianhui, et al. "AffordDrive3D: النمذجة العالمية المعرفة بالتقدير مع الفهم المكاني." https://omanscience.com/ar/articles/afforddrive3d-affordance-aware-world-action-modeling-with-spatial-understanding.
شيكاغو (المؤلف–التاريخ)
Cai, Tianhui, Xinglong Sun, Chao Fang, Zhenxin Li, Rui Song, Jose M. Alvarez, Yunxiang Mao, Jiaqi Ma, and Langechuan Liu. 2026. "AffordDrive3D: النمذجة العالمية المعرفة بالتقدير مع الفهم المكاني." https://omanscience.com/ar/articles/afforddrive3d-affordance-aware-world-action-modeling-with-spatial-understanding.
هارفارد
Cai, T., Sun, X., Fang, C., Li, Z., Song, R., Alvarez, J. M., Mao, Y., Ma, J. and Liu, L. (2026) 'AffordDrive3D: النمذجة العالمية المعرفة بالتقدير مع الفهم المكاني', Available at: https://omanscience.com/ar/articles/afforddrive3d-affordance-aware-world-action-modeling-with-spatial-understanding.
فانكوفر
Cai T, Sun X, Fang C, Li Z, Song R, Alvarez JM, et al. AffordDrive3D: النمذجة العالمية المعرفة بالتقدير مع الفهم المكاني. https://omanscience.com/ar/articles/afforddrive3d-affordance-aware-world-action-modeling-with-spatial-understanding
IEEE
T. Cai, X. Sun, C. Fang, Z. Li, R. Song, J. M. Alvarez, Y. Mao, J. Ma, and L. Liu, "AffordDrive3D: النمذجة العالمية المعرفة بالتقدير مع الفهم المكاني," https://omanscience.com/ar/articles/afforddrive3d-affordance-aware-world-action-modeling-with-spatial-understanding.