中科院&加州大学 | GenAD：生成式端到端自动驾驶框架

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Arxiv：https://arxiv.org/pdf/2402.11502 Projection： https://github.com/wzzheng/GenAD 本期概述 今天学习 最新的端到端自动驾驶方案GenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving，一种通过生成式框架，直接从视觉输入生成驾驶规划结果的文章。 GenAD通过一种实例中心的场景表示方法，将周围场景转化为地图感知的实例表示，随后使用变分自编码器（VAE）在潜在结构空间中学习未来轨迹的分布，进而进行运动预测和规划。 GenAD的 创新点为以下内容 ！ 生成式模型框架 ：将端到端自动驾驶建模为一个生成问题，能够同时进行运动预测和规划。 实例中心场景表示 ：引入实例中心的场景表示方法，更好地捕捉自主车与其他交通参与者的高阶交互特征。 变分自编码器的应用 ：利用变分自编码器在潜在结构空间中建模轨迹先验，使得生成的轨迹更加符合实际驾驶的运动学特征。  欢 ………………………………