清华提出BEV感知和强化学习融合方法：感知和决策的无缝衔接

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作者 | Siyi Lu  编辑 | 深蓝AI 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我->  领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码，加入【自动驾驶之心】知识星球， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 导读：  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。 ©️【深蓝AI】编译 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， ………………………………