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《Solving Motion Planning Tasks with a Scalable Generative Model》这篇论文介绍了一种名为 GUMP(Generative Unified Model for Motion Planning tasks)的可扩展生成模型,用于解决自动驾驶领域的运动规划任务。下面是该方法的几个关键点: 1. **创新的生成模型结构**:GUMP 采用了一个新颖的生成模型结构,该结构包括一个简化的分词器,利用对象的唯一ID作为键,以及压缩状态空间作为值,从而提高了模型的灵活性。 2. **部分自回归模式**:GUMP 能够以部分自回归模式运行,这显著提高了推理和训练速度,同时不牺牲生成能力。 3. **多模态因果变换器(MCT)**:模型使用 MCT 来预测下一个潜在嵌入,基于关键查询以自回归方式进行。 4. **自回归解码器**:GUMP 包含一个自回归解码器,用于采样概率特征并将其解码为未来场景。 5. **多任务应用**:GUMP 可以作为一个数据生成器、现
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