【清华大学】分层端到端自动驾驶：将BEV感知与深度强化学习相结合

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点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶专栏 ”公众号 自动驾驶干货 ，即可获取 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2409.17659 摘要 本文介绍了分层端到端自动驾驶：将BEV感知与深度强化学习相结合。端到端自动驾驶为传统的模块化流程提供了一种简化的替代方案，它将感知、预测和规划集成到单个框架内。尽管深度强化学习（DRL）最近在这一领域取得了进展，但是现有的方法往往忽略了DRL特征提取与感知之间的关键联系。本文通过将DRL特征提取网络直接映射到感知阶段来弥补这一差距，通过语义分割来实现更清晰的解释。通过利用鸟瞰图（BEV）表示，本文提出了一种新的基于DRL的端到端驾驶框架，它利用多传感器输入来构建统一的三维环境理解。这种基于BEV的系统提取关键环境特征并且将其转化为DRL的高级抽象状态，从而促进更智能的控制。大量实验评估表 ………………………………