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网站开发设,建筑模板的规格,襄阳市住房和城乡建设局官方网站,社区电商平台排行榜空间智能 空间智能涉及驾驶场景中的空间理解、推理和拓扑分析#xff0c;旨在提升车辆对道路环境的感知能力。以下是相关论文和开源算法#xff1a; SURDS: Benchmarking Spatial Understanding and Reasoning in Driving Scenarios with Vision Language Models 描述#…空间智能空间智能涉及驾驶场景中的空间理解、推理和拓扑分析旨在提升车辆对道路环境的感知能力。以下是相关论文和开源算法SURDS: Benchmarking Spatial Understanding and Reasoning in Driving Scenarios with Vision Language Models描述该论文提出了一个基准测试框架用于评估视觉语言模型在驾驶场景中的空间理解和推理能力帮助量化模型在复杂环境下的表现。论文链接: arXiv代码链接: GitHubTopoStreamer: Temporal Lane Segment Topology Reasoning in Autonomous Driving描述专注于时间维度上的车道段拓扑推理通过分析车道变化和关系增强自动驾驶系统在动态道路环境中的决策鲁棒性。论文链接: arXiv代码链接: GitHub物理智能物理智能关注车辆对物理世界的感知和建模包括3D物体检测和高精度地图构建以提高安全性和准确性。Collaborative Perceiver: Elevating Vision-based 3D Object Detection via Local Density-Aware Spatial Occupancy描述该算法通过引入局部密度感知的空间占用模型提升了基于视觉的3D物体检测性能特别适用于密集交通场景中的目标识别。论文链接: arXiv项目链接: GitHub 修正空格MapDiffusion: Generative Diffusion for Vectorized Online HD Map Construction and Uncertainty Estimation in Autonomous Driving描述利用生成扩散模型进行矢量化的高精度地图在线构建并估计不确定性为自动驾驶提供实时、可靠的环境地图支持。论文链接: arXiv项目主页: arXiv 未提供代码链接保留论文链接世界模型世界模型聚焦于构建意图感知的物理潜在模型实现端到端自动驾驶导航模拟真实世界的动态变化。World4Drive: End-to-End Autonomous Driving via Intention-aware Physical Latent World Model描述提出了一种端到端自动驾驶框架通过意图感知的物理潜在世界模型整合驾驶意图和环境动态提升导航的准确性和适应性。论文链接: arXiv项目主页: GitHubOmniNWM: Omniscient Driving Navigation World Models描述开发了全知驾驶导航世界模型强调在复杂场景中的全局感知和决策优化支持车辆在多变环境中的鲁棒导航。论文链接: arXiv代码链接: GitHub 修正空格总结这些资源涵盖了2025年自动驾驶领域的前沿研究从空间推理到物理建模和世界模拟提供了丰富的开源工具和理论框架。建议用户通过链接深入探索论文和代码以应用于实际项目或进一步研究。如果您需要更详细的解读或特定应用建议请随时补充信息