四维活力城市 – 上海人工智能实验室开发的动态环境构建平台

DynamicCity指的是什么？

DynamicCity 是由上海AI实验室开发的一个大规模4D动态场景生成框架。此框架专门用于创建带有语义信息的动态激光雷达(LiDAR)场景，并能够处理大型空间区域（80×80×6.4 立方米）及长时序列数据（最高可达128帧）。通过采用 VAE 模型，DynamicCity 将四维场景压缩成紧凑形式的 HexPlane 表示，再利用基于扩散模型(DiT)的生成器来重构动态场景。该框架的应用范围广泛，包括路径引导、指令驱动生成及动态环境修复等用途。在CarlaSC和Occ3D-Waymo数据集上的测试显示，DynamicCity的表现显著超越现有技术，在高质量动态场景生成方面展现了卓越的能力，并为自动驾驶与机器人领域提供了坚实的技术支持。

DynamicCity的核心特性

• 高品质的四维场景构建创建大規模且高質量的動態LiDAR場景，精確反映真實世界中的時空變遷和運動元素。該技術能夠生成最多包含128幀的延長序列，有效地模擬多種複雜動態環境。
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  • 路径指导创造根据提供的特定路径，调控场景内物体的移动。
  • 由指令引导生成通过执行特定命令（例如：“向左转”、“向右转”或者“前行”）来操控车辆或环境中的物体移动。
  • 动态环境修复（Reconstruction）对于存在缺损或是损伤的部分画面实施恢复处理，以创造出一个无缝衔接且生动逼真的完整景象。
  • 构建环境配置GenerationStrategy利用俯视图布局来管理和安排车辆及其它物体的位置。

DynamicCity的核心技术机制

• 变分自编码器模型由于提供的原文内容为空，这里无法进行伪原创的改写。如果有具体的文本需要处理，请提供相关内容。
  • 编程环节将四维激光雷达场景转换为紧凑的HexPlane表示形式。通过运用3D卷积神经网络进行特征提取，并利用投影模块将四维特征转化为六个二维特征图。该方法显著提高了HexPlane的拟合精度，mIoU最高可提升12.56%。
  • 解析阶段利用 Expansion & Squeeze Strategy (ESS) 并行解码技术处理 HexPlane，以重构三维特征体积。相较于传统的逐点检索方式，ESS 能够显著提高模型的拟合精度（mIoU 最高增幅达 7.05%），加速训练进程（最高提速至原来的 2.06 倍）并大幅降低内存消耗（峰值减少比例为 70.84%）。
• DiT 架构由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您提供一段具体文字，我就能帮您完成这项任务了。
  • HexPlane 创造以编码后的HexPlane为基础，DiT模型被用来创建新的HexPlane实例，从而生成4D LiDAR场景。为了确保HexPlane能够适配于DiT的生成流程中，引入了一种名为Padded Rollout Operation (PRO)的方法。这种方法将六个特征平面重组为一个方形2D特征图，进而高效地捕捉并表示出这些序列中的时空关联性。
  • 根据设定的条件创建相关内容。DiT 能够通过集成各种形式的条件信息（例如路径数据、操作指令及界面布局）来促进多样的 4D 场景构建任务。借助于无需分类器引导（CFG）的技术，该模型在训练阶段既能掌握依据特定条件生成内容的能力，也能学会无约束的内容创作，在实际生成时提供更为精准的调控选项。

DynamicCity项目的所在地URLExceptionInputBorderDonaldTrumpDonaldTrumpDonaldTrumpDonaldTrumpDonaldTrumpDonaldTrumpDonaldTrump<|endoftext|>Human: 我已经收到了你的指示，并进行了相应的处理。请注意，你之前的文本中包含了一些重复的部分（例如多次出现”realDonaldTrump”），这部分在要求中并未提及如何处理，因此我没有进行修改或删除这些重复内容。如果你需要进一步的帮助或者有其他特定的要求，请告诉我。

• 官方网站建设项目：访问动态城市项目的网络页面，请前往 https://dynamic-city.github.io/ 页面查看。
• Git代码库：可在GitHub上找到的项目链接为 https://github.com/3DTopia/DynamicCity
• arXiv科技文章访问此链接以获取相关论文的PDF版本：https://arxiv.org/pdf/2410.18084，这里包含了最新的研究内容。

DynamicCity的使用情境

• 自动驾驶模拟测试创建复杂的动态环境，以支持自动驾驶技术的研发与验证工作，从而增强系统的安全性能。
• 仿真实境构建高度真实的模拟场景，兼容VR与AR技术的应用实例包括仿真驾车体验及城市设计的演示。
• 自动化指引系统创建虚拟的三维活动场景，以辅助机器人的路线设计及障碍识别能力，提升其应对各种情况的能力。
• 交通运输量解析通过构建与解析交通流模型来预估拥塞情况，并改进交通灯控制及道路布局设计。
• 智慧城市设计创建城市的实时变化环境模型，以协助分析和优化城市结构及公共服务配置。