中国科学院大学：通过隐式世界模型增强端到端自动驾驶

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来源:自动驾驶专栏 | 首图图源:网络 全文  1000 +   字，预计阅 读  10-15  分钟 进群交流： 点此处 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2406.08481 代码链接：https://github.com/BraveGroup/LAW 摘要 本文介绍了通过隐式世界模型增强端到端自动驾驶。端到端自动驾驶已经引起了广泛关注。当前的端到端方法在很大程度上依赖于感知任务的监督，例如检测、跟踪和地图分割，以辅助学习场景表示。然而，这些方法需要大量标注，这阻碍了数据的可扩展性。为了应对这一挑战， 本文提出了一种新的自监督方法来增强端到端驾驶，而无需昂贵的标注成本。 具体而言，本文框架LAW使用一种隐式世界模型，其基于预测的自车行为和当前帧的隐式特征来预测未来的隐式特征。该预测的隐式特征由未来实际观测到的特征来监督。该监督联合优化了隐式特征学习和行为预测，这大大 ………………………………