Чем запомнился первый день ICRA 2026
С 1 по 5 июня в Вене идёт International Conference on Robotics & Automation. Хайлайтами первого дня поделился Максим Спорышев — руководитель службы поведения и предсказания движения в Автономном транспорте Яндекса.
Доклады
🔴Команда исследователей из Huawei, NVIDIA Research, OpenDriveLab b Shanghai AI Laboratory рассказала о своём пост-трейновом фреймворке World Engine: как он помог им проехать 200 км по Шанхаю без дизенгейджмента. Обещают выпустить в опенсорс — что-то уже доступно на GitHub. Работа показалась интересной с точки зрения генерации safety-critical-кейсов.
🔴 NVIDIA объявили, что вслед за недавним релизом модели Alpamayo 2 и симулятора выложат огромный датасет и запустят челлендж AlpaSim. 25 стран, 2500 городов и 1700 часов проездов — звучит супермощно, очень ждём!
Постеры
🔴 Первые три фото — целый воркшоп о предикшне поведения пешеходов. Авторы рассуждают о самой острой проблеме: предсказать действия пешеходов довольно сложно, особенно в парадигме, что их поведение зависит от движения автономного транспорта. Но хороших решений пока нет.
🔴 На четвёртом фото постер о том, как подбустить персепшн в тумане. Результат работы авторы проверяли на датасете KITTI.
🔴 Пятый постер — ещё один способ токенизировать таргет, чтобы предсказывать движение автономного транспорта.
🔴 На шестом фото работа о подходе к обучению, актуальном для SDG. Авторы рассматривают пайплайн обучения с normalizing flows для задач манипуляции: IL➡️Critic offline Warmup➡️Offline RL➡️Online RL.
#YaICRA26
404 driver not found
С 1 по 5 июня в Вене идёт International Conference on Robotics & Automation. Хайлайтами первого дня поделился Максим Спорышев — руководитель службы поведения и предсказания движения в Автономном транспорте Яндекса.
Доклады
🔴Команда исследователей из Huawei, NVIDIA Research, OpenDriveLab b Shanghai AI Laboratory рассказала о своём пост-трейновом фреймворке World Engine: как он помог им проехать 200 км по Шанхаю без дизенгейджмента. Обещают выпустить в опенсорс — что-то уже доступно на GitHub. Работа показалась интересной с точки зрения генерации safety-critical-кейсов.
🔴 NVIDIA объявили, что вслед за недавним релизом модели Alpamayo 2 и симулятора выложат огромный датасет и запустят челлендж AlpaSim. 25 стран, 2500 городов и 1700 часов проездов — звучит супермощно, очень ждём!
Постеры
🔴 Первые три фото — целый воркшоп о предикшне поведения пешеходов. Авторы рассуждают о самой острой проблеме: предсказать действия пешеходов довольно сложно, особенно в парадигме, что их поведение зависит от движения автономного транспорта. Но хороших решений пока нет.
🔴 На четвёртом фото постер о том, как подбустить персепшн в тумане. Результат работы авторы проверяли на датасете KITTI.
🔴 Пятый постер — ещё один способ токенизировать таргет, чтобы предсказывать движение автономного транспорта.
🔴 На шестом фото работа о подходе к обучению, актуальном для SDG. Авторы рассматривают пайплайн обучения с normalizing flows для задач манипуляции: IL➡️Critic offline Warmup➡️Offline RL➡️Online RL.
#YaICRA26
404 driver not found