采样-推演-评估范式下的端到端自动驾驶

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‍ ‍ 👀 导读 文章转载自知乎，作者为面包，分享了采样-推演-评估范式下的端到端自动驾驶。 原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/715704332 本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。 目前的端到端自动驾驶可以简单的分成环境感知和规划两个任务。对规划任务来讲，合适的驾驶轨迹并不唯一，并且和其他交通参与者的行为互相影响，常规的监督学习使用距离作为度量，不能完整的表示规划任务的目标。 因此，端到端也从简单的模仿人类司机的轨迹，向提高闭环性能发展。 在这一过程中，可以发现很多方法都遵循采样，推演，评估这一范式，这和非模型的决策规划算法常采用的算法比如Epsilon系列，也是十分类似的。 我们综合四篇文章： DTPP:Differentiable Joint Conditional Prediction and Cost Evaluation for Tree Policy Planning in Autonomous Driving VADv2: End-to-End Vectoriz ………………………………