nuPlan又一SOTA！赵行团队新作STR2：运动规划的重新出发，仿真闭环的强大泛化！

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大会预告 12月5日-6日，2024中国生成式AI大会 （上海站）举办。将邀请50+位嘉宾围绕大模型、AI Infra、端侧生成式AI、AI视频生成和具身智能等议题进行同台分享和讨论。欢迎报名或购票。 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2410.15774 项目网页： https://tsinghua-mars-lab.github.io/StateTransformer/ 代码开源： https://github.com/Tsinghua-MARS-Lab/StateTransformer 01 主要内容 大型实际驾驶数据集推动了有关自动驾驶数据驱动运动规划器的各个方面的研究，包括数据增强、模型架构、奖励设计、训练策略和规划器架构。在处理复杂和少样本情况下，这些方法有较好的表现。但是由于设计过于复杂或训练范式的问题，这些方法在规划性能上的泛化能力有限。在本文中，我们回顾并比较了以前的方法，重点关注泛化能力。实验结果显示，随着模型的适当扩展，许多设计元素变得冗余。我们 ………………………………