清华提出BEV感知和强化学习融合方法：实现感知和决策的无缝衔接

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前言   本文提出了一种基于鸟瞰图和环视摄像头输入的深度强化学习（DRL）特征提取网络，以获得车辆周围完整的环境信息。基于经典的自动驾驶感知任务语义分割，对提出的特征提取网络从环视摄像头中提取的高维环境特征进行解码，并将解码后的信息可视化为环境中的其他车辆，提高了DRL的可解释性。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 深蓝AI 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 端到端自动驾驶为传统模块化系统提供了一种简化的替代方案，将感知、预测和规划集成在一个框架内。虽然深度强化学习（DRL）最近在这一领域获得了关注，但现有方法往往忽视了DRL的特征提取和感知之间的关键联系。在本文中，作者通过将DRL特征提取 ………………………………