AUTOSAR从入门到精通-自动驾驶中的corner cases

目录

前言

几个高频面试题目

自动驾驶领域有哪些 CornerCase 及解决方法？

1. 图像识别问题汇总

2. 依赖高精地图识别红绿灯问题汇总

算法原理

什么是CornerCase

解决方法

Corner Cases分类和定义

Corner case 数据处理方法 

自动驾驶Corner Case大视觉语言模型的自动评估

CODA-LM Dataset

CODA-LM Construction

CODA-LM Benchmark

corner cases检测方法

pixel level

domain level

object level

scene level

scenario level

Corner Cases检索方法

数据集

2.1 Lost and Found数据集

2.2 Fishyscapes数据集

2.3 CAOS数据集

2.4 WD-Pascal数据集

2.5 Vistas-NP数据集

2.6 SegmentMeIfYouCan数据集

2.7 CODA数据集

2.8 Wuppertal OOD Tracking数据集

应用驱动定义自动驾驶感知Corner Case

评估的数据：

评估的方法：

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前言

对自动驾驶而言，倘若感知系统遇到了corner cases，则会带来严重的安全隐患。例如前几年发生的Tesla的Autopilot 没有识别出正在横穿的白色大卡车，直接从侧面撞上去，导致车主立即死亡；Uber 的自动驾驶车在亚利桑那州撞死一名推自行车过马路的女性……

倘若存在能够检测出corner cases的方法，首先，可以用于offline筛选包含corner cases的数据，用于训练新的感知算法，能够用于在实际应用中正确识别和处理这些corner cases情况；其次，还能作为online的安全监控和警告，一旦检测出遇到corner cases情况，可以主动提醒驾驶员进行干预。

几个高频面试题目