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端到端的自动驾驶--论坛分析

时间:2025/7/12 1:51:03来源:https://blog.csdn.net/li1886477130/article/details/139863395 浏览次数:0次

从Tesla开始,越来越多的企业和研究机构开始投身于端到端的自动驾驶模型,但是目前端到端的缺点是黑盒、不可读、不可解释。观看一些讲解和论坛后,个人觉得可解释的端到端模型将是未来的趋势。
视觉语言–大模型可以提供一些场景下的决策;
目前预测模块制约了自动驾驶的发展,感知相对稳定,规划控制也可以实时的计算出运动轨迹,不同的决策约束了不同的ROI区域,从而限制了相关的规划轨迹求解。
视觉语言模型,缺点是3D的场景下描述较差,推导计算周期长,规划轨迹不稳定。

清华大学—赵行老师:
目前研究措施:使用双系统进行互补,一个是快模型。一个是慢模型,简单问题和默认情况下是快模型进行常规执行,复杂场景慢模型输出决策给快系统进行修正;
pipeline
3D perception --> Video --> motion Prediction --> Trajectory Planning
两种结合:
1、感知层面:标注的视频进行匹配;
2、规划层面:两个模型的规划轨迹进行互相配合,进行微调;

参考tesla影子模式;
两个OrinX,一个fast,一个slow,多线程并行运行,slow额外发送一条指令给fast,微调fast的规划轨迹;
语言标注,推理标注,后验结果标注,模仿学习;
浙江大学—廖依伊老师—面向自动驾驶的写实可控视觉仿真

传统的数据集无法闭环测试;carla场景搭建复杂,与现实存在差距较大。

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