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文章转载自公众号：ADFeed。本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。 DiFSD: Ego-Centric Fully Sparse Paradigm with Uncertainty Denoising and Iterative Refinement for Efficient End-to-End Autonomous Driving 论文： https://arxiv.org/abs/2409.09777 DiFSD 是一种创新的端到端自动驾驶系统，由商汤绝影（SenseAuto）联合上海交大共同打造。它采用了一种以自我为中心的全稀疏范式，通过结合不确定性去噪和迭代细化策略，显著提高了自动驾驶的效率和性能。 该系统主要由稀疏感知、层次化交互和迭代运动规划三个核心模块构成： 在稀疏感知模块中，DiFSD利用从多视角图像中提取的多尺度视觉特征，同时进行目标检测、跟踪和在线映射。 层次化交互模块则通过自我中心和对象中心的双重交互，逐步筛选出与自车意图和轨迹规划最相关的车辆或静止物体。 迭代运动规划器不仅考虑了交互
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