3D感知 on Elon's AD Insight https://auto-driving-blog.vercel.app/tags/3d%E6%84%9F%E7%9F%A5/ Recent content in 3D感知 on Elon's AD Insight Hugo zh-cn Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 论文精读：UniDriveVLA — Mixture-of-Transformers 解耦感知-推理冲突的统一驾驶 VLA https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-02190/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-02190/ UniDriveVLA 提出 Mixture-of-Transformers 架构，通过理解/感知/规划三个专家解耦感知-推理冲突，结合 Masked Joint Attention 与稀疏感知范式，在 nuScenes 开环和 Bench2Drive 闭环上均达到 SOTA。 论文精读：BEV-VAE — Multi-View Image Generation with Spatial Consistency https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2507-00707/ Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2507-00707/ 现有自动驾驶多视角生成方法缺乏显式3D建模，仅将问题视为2D图像集合成。BEV-VAE提出在BEV隐空间中进行编码与生成，通过多视角VAE构造统一BEV表征，再以DiT进行潜扩散生成。在nuScenes和Argoverse 2上，BEV-VAE实现了高保真重建与3D一致的多视角生成，并支持新视角合成与3D布局可控生成。