全面带你了解端到端大模型的底层逻辑（一）

文章预览

自动驾驶领域的发展见证了采用端到端算法框架的方法的快速增长，这些方法利用原始传感器输入来生成车辆运动计划，而不是专注于检测和运动预测等单个任务。与模块化管道相比，端到端系统受益于感知和规划的联合特征优化。由于大规模数据集的可用性、闭环评估以及对自动驾驶算法在具有挑战性的场景中有效执行的需求不断增加，该领域蓬勃发展。   传统的自动驾驶系统采用模块化部署策略，其中感知、预测、规划等各个功能都是单独开发 并集成到车载车辆中。规划或控制模块负责生成转向和加速输出，在确定驾驶体验方面发挥着至关重要的作用。模块化Pipeline中最常见的规划方法涉及使用复杂的基于规则的设计，这通常无法有效解决驾驶时发生的大量情况。因此，利用大 规模数据并使用基于学习的规划作为可行的替代方案的趋势日益 ………………………………