좋아요. 아래는 \*\*“멀티주파수 연속시간 임베딩 + $dt$ 파라미터화”\*\*가 무엇을 하는지, 왜 좋은지, 수식으로 어떻게 정의되는지, 하이퍼 선택 기준은 무엇인지까지 한 번에 이해할 수 있게 정리한 설명입니다. (전문 용어를 쓰면 바로 옆에 쉬운 뜻도 붙일게요

종료 조건원래: 목적지 도착 / 최대 스텝 초과 / 차선 이탈 / 충돌(차량/물체/인도) / 사람 이동체 충돌 등추가해야할 것: 최대 스텝 초과하면 끝나도록 (20초?)N개 시나리오를 돌리고, 종료하도록 하기추후: DiffusionPlannerEnv 를 아래 2가지 목

scene initialization자율주행 시뮬레이션을 돌릴 때, 제일 처음 시작하는 환경 구성도로: 도로 차선 갯수, 모양, 차선 간 연결 관계 등agent차량/사람/자전거/정적 장애물 등의 초기 상태여기서 초기상태는, 위치/속도/방향/차 크기/종류 를 의미기존 시

Scenario Dreamer는 자율주행 차량을 위한 시뮬레이션 환경을 완전히 데이터만으로 생성할 수 있는 새로운 방법입니다. 이 모델의 핵심 아이디어와 구성 요소를 최대한 쉬운 말로 풀어 설명하면 다음과 같습니다. • 문제와 목표기존 시뮬레이터들은 • 도로와 차량 정

아래 내용은 CVPR 2025에 게재된 “Scenario Dreamer: Vectorized Latent Diffusion for Generating Driving Simulation Environments” 논문을 ‘원문을 보지 않아도 될 정도’로 상세히 풀어 쓴 것

Ray 방식여러 대의 컴퓨터(혹은 여러 개의 CPU 코어)에 작업을 “나눠서” 시켜줍니다.코드에 @ray.remote를 붙이고 ray.get()만 해주면, 내부에서 알아서 작업을 분산 실행해 줍니다.장점여러 대 컴퓨터를 동시에 쓸 수 있어, 처리를 아주 크게 늘릴 수

개요 정리하자면 NVIDIA 드라이버: GPU를 컴퓨터가 인식하고 제대로 쓰게 해 주는 필수 프로그램 CUDA Toolkit: GPU에서 일반 계산을 빠르게 돌릴 수 있도록 도와주는 도구 세트 cuDNN: 딥러닝 연산을 더욱 빠르게 해 주는, GPU 전용 최적화 코

여러 작업자가 같은 파일을 동시에 읽어야 할 때는 멀티스레딩이 더 적합합니다. 한 스레드가 입출력 작업을 기다리는 동안 GIL이 풀리기 때문에, 다른 스레드가 CPU 계산이나 다른 I/O 작업을 계속 수행할 수 있습니다.메모리 공유: 스레드는 하나의 프로그램 안에서 메

ego와 주변 agents의 multiple 미래 궤적 생성을 위해, 초기 anchors를 기반으로 생성함.인간 운전자는 random distribution이 아닌, 확립된 주행 패턴을 따르므로 합리적 (좌회전 / 직진 / 우회전 / 차선 변경 등)inference 속

장점안전성 및 설명가능성명시적으로 cost function과 Constraint를 걸 수 있다.단점성능 극대화의 이론적 한계주변 agent trajectory prediction 모듈과, MPC의 cost function이 다르기 떄문에, 각 모듈의 성능을 극대화하는

input (주어진 정보)delta t초 간격으로 M개 point의 궤적이 있음.다만, point 당 정보는 x,y,yaw만 있는 상태output (구하고 싶은 것)위 궤적에서, 각 point당 velocity, acceleration 등을 구하고 싶음함수: get_v

Abstract 기존 연구에서는 추론 속도를 높이기 위해 두 가지 방법을 사용했습니다. 첫번째 방법: Distillation 목표: 원래 수백 단계의 생성 과정을 몇 단계(few-step)로 압축합니다. 문제점: 한 번에 큰 비선형 변화를 예측해야

데이터 기반 생성 시뮬레이션:DriveArena는 교통 시뮬레이션에 생성 모델 접근법을 도입한 혁신적인 시뮬레이터입니다.이 시스템은 물리적 차량 시뮬레이션을 위한 Traffic Manager와, 생성 기반 비전 모델인 World Dreamer로 구성됩니다.World D

https://github.com/Emerge-Lab/gpudrive주요 기능 및 능력:GPUDrive는 GPUDrive: Data-driven, multi-agent driving simulation at 1 million FPS(https://ar

https://github.com/waymo-research/waymax859 starshttps://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/1838feeb71c4b4ea524d0df2f7074245

"절차적 장면 생성 " 이 정확히 무슨 뜻이야?트래픽 차량이 비반응적(ego와 상호작용 제한적) 이라 했는데, 그럼 log-replay 형태야? 반응적 트래픽 차량을 deploy하기 쉽게 구현체가 구현되어있어?MetaDrive 시뮬레이터가 다른 오픈소스 시뮬레이터들과

클로즈드 루프 반응형 트래픽이라고 했는데, 구체적으로 주변 운전자 모델은 어떤 알고리즘들을 제공하고 있어? (내 모델로 customize도 용이한지 알려줘)사람이나 cylcist에 대한 반응형 행동 모델도 제공하고 있어? 제공하고 있다면 어떤 알고리즘들을 제공하고 있

질문 정리 실제 운전자 데이터 기반으로 학습하여, 실제 운전자처럼 행동하는 주변 차량 reactive 운전자 모델(예: 실제 운전자 데이터셋으로 학습한 운전자 모델을 제공)을 제공하는 open source 구현체를 깊이 조사해줘! (github stars 수 300 이

NVIDIA DRIVE Sim은 NVIDIA사가 개발한 자율주행 차량용 고정밀 시뮬레이션 플랫폼입니다. 오픈소스는 아니지만, 자율주행 시뮬레이터를 논할 때 자주 비교 대상으로 언급되는 업계 표준 툴입니다. DRIVE Sim은 최근 Omniverse 기반으로 재구성되어,

CARLA는 Closed-loop ego vehicle non-reactive 및 Closed-loop ego vehicle reactive 시뮬레이션 지원해?CARLA는 다양한 도로 시나리오와 차량 배치를 불러올 수 있는 기능 (데이터셋 기반) 지원해?CARLA는 주