【STR2:基于MoE的运动规划器】

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《Generalizing Motion Planners with Mixture of Experts for Autonomous Driving》介绍了一种名为StateTransformer-2 (STR2) 的可扩展的、仅解码器的运动规划器，它使用了视觉变换器（Vision Transformer, ViT）编码器和混合专家（Mixture of Experts, MoE）因果变换器架构。以下是该方法的关键点： 1. 数据驱动的运动规划器：论文讨论了大型真实世界驾驶数据集对数据驱动运动规划器的影响，包括数据增强、模型架构、奖励设计、训练策略和规划管道等方面。这些规划器承诺在复杂和少量样本案例中比之前的方法有更好的泛化能力。 2. 泛化能力：尽管许多方法在规划性能上显示出有限的泛化能力，但实验结果表明，随着模型的适当扩展，许多设计元素变得多余。 3. StateTransformer-2 (STR2)：STR2是一个可扩展的、仅解码器的运动规划器，它使用ViT编码器和MoE因果变换器架构。MoE骨干网络 ………………………………