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自动驾驶之星 欢迎关注 自动驾驶之星社区 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 座舱量产第一线的小伙伴等你加入 自主泊车是智能驾驶领域的一项关键任务。传统的泊车算法通常采用基于规则的方案来实现。然而，由于算法设计的复杂性，这些方法在复杂的泊车场景中效果不佳。相比之下，基于神经网络的 方法往往比基于规则的方法更为直观和灵活。通过收集大量的专家泊车轨迹数据，并利用基于学习的方法模仿人类策略，可以有效地解决泊车任务。在本文中，作者采用模仿学习的方法，从RGB图像到路径规划进行端到端的规划，通过模仿人类驾驶轨迹。所提出的端到端方法利用目标 Query 编码器融合图像和目标特征，并采用基于 Transformer 的解码器自回归地预测未来路点。作者在真实世界场景中进行了大量实验，
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