华中科技/地平线联合提出 DiffusionDrive: 端到端自主驾驶的截断扩散模型 ！

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ADAS  Laboratory 最近，扩散模型作为一种强大的生成技术，在机器人策略学习中脱颖而出，能够模拟多模态动作分布。利用其在端到端自动驾驶方面的能力是一个有前景的方向。 然而，机器人扩散策略中的众多去噪步骤以及交通场景的动态性和开放性，对实时生成多样化驾驶动作构成了巨大的挑战。 为了应对这些挑战，作者提出了一种新颖的截断扩散策略，该策略结合了先验多模态 Anchor 点，并截断扩散时间表，使模型能够从 Anchor 定高斯分布学习去噪，最终到达多模态驾驶动作分布。 此外，作者还设计了一种高效的级联扩散解码器，以增强与条件场景上下文的交互。所提出的模型DiffusionDrive，与基础扩散策略相比，去噪步骤减少了10倍，仅需2步就能实现优越的多样性和质量。 在规划导向的NAV-Sim数据集上，配备对齐的ResNet-34 Backbone ，DiffusionDrive实 ………………………………