北交大提出 UAD | 无需成本高昂的模块化和3D手动注释的端到端自动驾驶 ！

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之星 ” 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 座舱量产第一线的小伙伴等你加入 自动驾驶之星知识星球： 这里有一群奋斗在自动驾驶 & 智能座舱量产第一线的小伙伴等待你的加入，我们相信你的问题或疑惑在这里都能找到答案！ 作者提出了UAD方法，这是一种基于视觉的端到端自动驾驶（E2EAD）方法，在nuScenes上的开环评估性能最佳，同时在CARLA中展示了稳健的闭环驾驶质量。 作者的动机源于观察当前E2EAD模型仍然模仿典型驾驶堆栈中的模块化架构，通过精心设计的 监督 感知和预测子任务来为定向规划提供环境信息。 尽管取得了突破性的进展，但这种设计存在一定的缺点： 1）前面的子任务需要大量高质量的三维标注作为监督，这成为扩展训练数据的重大障碍； 2）每个子模块在训练和推理中都带来了相当大的计算开销。 ………………………………