清华 && 地平线 SparseDrive：重新定义端到端自动驾驶任务设计，所有任务都超过 SOTA 的方法！

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来源:智驾实验室 | 首图图源:网络 全文  6500 +   字，预计阅 读  35-40  分钟 进群交流： 点此处 已建立的模块化自动驾驶系统被分解为不同的独立任务，例如感知、预测和规划，这些模块之间存在信息丢失和错误累积的问题。 相比之下，端到端范式将多任务统一到一个完全可微分的框架中，能够以规划为导向进行优化。 尽管端到端范式具有巨大潜力，但现有方法在性能和效率方面均不尽人意，特别是在规划安全性方面。作者将这归因于计算昂贵的鸟瞰图（BEV）特征以及预测和规划的直接设计。为此，作者探索了稀疏表示并重新审视了端到端自动驾驶的任务设计，提出了一个名为SparseDrive的新范式。 具体来说，SparseDrive包括一个对称稀疏感知模块和一个并行运动规划器。稀疏感知模块通过对称的模型架构统一了检测、跟踪和在线建图，学习驾驶场 ………………………………