「自动驾驶新青年讲座」由智东西公开课企划，致力于邀请全球知名高校、顶尖研究机构以及优秀企业的新青年，主讲在环境感知、精准定位、决策规划、控制执行等自动驾驶关键技术上的最新研究成果和开发实践。「自动驾驶新青年讲座」目前已完结22讲，错过往期讲座直播的朋友，可以点击文章底部“阅读原文”进行回看！
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自(zi)动(dong)驾驶(shi)(shi)有(you)单车(che)(che)(che)智(zhi)(zhi)能(neng)自(zi)动(dong)驾驶(shi)(shi)（AD）和车(che)(che)(che)路协同自(zi)动(dong)驾驶(shi)(shi)（VICAD）两大技术路线。VICAD是(shi)在AD的(de)(de)(de)基础上，通(tong)过车(che)(che)(che)联网将“人-车(che)(che)(che)-路-云(yun)”交通(tong)参与要素有(you)机地联系在一起(qi)，助力自(zi)动(dong)驾驶(shi)(shi)车(che)(che)(che)辆在环境(jing)感知、计算决策和控制执行等(deng)方面(mian)的(de)(de)(de)能(neng)力升级，也(ye)是(shi)构建新(xin)型智(zhi)(zhi)慧城市的(de)(de)(de)核心要素。
高质量数据是车路协同自动驾驶技术的关键。针对目前自动驾驶数据采集制作成本过高的问题，清华大学智能产业研究院研究人员在北京高级别自动驾驶示范区指导下，联合百度Apollo等多家单位联合于发布车路协同数据集DAIR-V2X。该数据集已受到学术界和产业界的广泛关注。DAIR-V2X数据集相关的论文收录于CVPR 2022上。
该团队又于2023年5月隆重推出第二期时序车路协同数据集V2X-Seq。该数据集是全球首个基于真实道路场景的时序车路协同数据集，向境内用户提供下载使用。填补了目前业界真实道路场景车路协同时序数据集的空白，有效加速车路协同时序感知和车路协同轨迹预测研究。V2X-Seq数据集相关的论文收录于CVPR 2023上。
9月7日10点，「自动驾驶新青年讲座」第23讲邀请到论文一作、香港大学MMLAB在读博士俞海宝参与，主讲《车路协同时序感知与行为预测》。
讲者
俞海宝，香港大学MMLAB在读博士，导师(shi)为(wei)罗平副教授。又为(wei)清(qing)华大学智能(neng)产业(ye)研究院DAIR-V2X车路(lu)协同(tong)(tong)Tech Lead，导师(shi)为(wei)聂再清(qing)教授。前商汤科技自(zi)动(dong)驾(jia)驶(shi)研究员(yuan)，曾负责(ze)AI模型量(liang)(liang)化加速部署和ADAS量(liang)(liang)产交(jiao)付，带队(dui)完成4-bit量(liang)(liang)化框(kuang)(kuang)架开发落(luo)地、多(duo)任务多(duo)平台训推一体化框(kuang)(kuang)架开发等(deng)系(xi)列(lie)工作，成果获(huo)得公司“小荷尖”创(chuang)新奖(jiang)。在CVPR/ECCV等(deng)人(ren)工智能(neng)顶会发表多(duo)篇一作论文，并构建多(duo)个有行业(ye)影响的数据集（如全(quan)球首个真实场(chang)景的车路(lu)协同(tong)(tong)自(zi)动(dong)驾(jia)驶(shi)数据集DAIR-V2X），研究兴(xing)趣包括V2X、自(zi)动(dong)驾(jia)驶(shi)、通用机(ji)器人(ren)等(deng)。
第23讲
主 题
《<strong>车路协同时序感知与行为预测》
提 纲
1、车路协同自动驾驶行业发展及研究趋势
2、V2X-Seq数据集采集制作及使用
3、时序感知与行为预测任务及Benchmark解读
4、车路(lu)协同感知、预(yu)测等领域科研成果(guo)分享
直 播 信 息
直播时间：9月7日10:00
直播地点：智东西公开(kai)课知(zhi)识(shi)店铺
成果
论文标题
《DAIR-V2X: A Large-Scale Dataset for Vehicle-Infrastructure Cooperative 3D Object Detection》
《V2X-Seq: A Large-Scale Sequential Dataset for Vehicle-Infrastructure Cooperative Perception and Forecasting》
论文地址
//arxiv.org/pdf/2204.05575.pdf
//arxiv.org/pdf/2305.05938.pdf
开源地址
//github.com/AIR-THU/DAIR-V2X
//github.com/AIR-THU/DAIR-V2X-Seq
