在这项工作中,为了应对不确定性问题,我们提出了一种基于概率规划的端到端驾驶模型VADv2。VADv2以流式的方式将多视角图像序列作为输入,将传感器数据转化为环境令牌嵌入,输出动作的概率分布,并采样一个动作来控制车辆。仅使用相机传感器,VADv2在CARLA Town05基准测试集上达到了最先进的闭环性能,显著优于所有现有方法。
在这项工作中,为了应对不确定性问题,我们提出了一种基于概率规划的端到端驾驶模型VADv2。VADv2以流式的方式将多视角图像序列作为输入,将传感器数据转化为环境令牌嵌入,输出动作的概率分布,并采样一个动作来控制车辆。仅使用相机传感器,VADv2在CARLA Town05基准测试集上达到了最先进的闭环性能,显著优于所有现有方法。
VADv2首次使用概率建模来拟合连续规划动作空间,输出动作的概率分布,并选择一个动作控制车辆;只使用相机传感器,VADv2在端到端验证中取得了SOTA性能 端到端自动驾驶是近年来一个重要且流行的领域。人驾数据比较容易获取,从大规模数据中学习类人驾驶策略似乎很有希望。但规划的不确定性和非确定性使得此问题又变得困难,...
算法框架 图2 VADv2 算法框架 如图2所示,VADv2以车载相机采集的流式图像序列作为输入。鉴于图像信息稀疏性,VADv2将图像信息转换为具有高层语义信息的tokens。具体地,VADv2基于MapTRv2从环视图像数据中提取地图物理层和逻辑层的map tokens,同时从图像中提取关于动态障碍物的agent tokens和交通信号灯的traffic element...
端到端自动驾驶模型通常分为两类:一种是完全黑盒的OneNet,它直接优化Planner模型;另一种是模块化的端到端模型,通过感知、预测和规划模块的协作,减少分段模型中的误差累积。UniAD是典型的模块化端到端架构,分为四个模块:输入多视角相机图像,Backbo... 内容导读...
闭环性能炸裂!开源!VADv2:端到端矢量化自动驾驶新SOTA! #人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 #编程 想看更多关于3D视觉、SLAM,自动驾驶等科技前沿,请立即关注@3D视觉工坊 - 3D视觉工坊于20240226发布在抖音,已经收获了2.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
这项工作提出了VADv2,一种基于概率规划的端到端驾驶模型。在CARLA模拟器中,VADv2运行稳定,并实现了最先进的闭环性能。这种概率范式的可行性主要得到了验证。然而,在更复杂的现实世界场景中的有效性仍未被探索,这是未来的工作。 对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~ ...
代码链接:https://hgao-cv.github.io/VADv2/ 一、方法 从大规模驾驶示范中学习类似人类的驾驶策略是有前途的,但规划的不确定性和非确定性使其充满挑战。在这项工作中,为了解决不确定性问题,我们提出了基于概率规划的端到端驾驶模型VADv2。VADv2以流式方式接收多视角图像序列作为输入,将传感器数据转换为环境标...
整个文件可以看出来用到了哪些模型,能侧面反映出整体架构。 该配置文件主要定义了一个基于mmdetection3d的车辆感知检测模型(VAD),并针对特定任务进行了详细的配置。通过继承基础配置文件,定义插件、设置点云和图像处理参数、指定模型结构、配置数据集和训练优化策略以及日志方式,确保了模型能够在给定的数据集上进行有效的训...
Q:[VADv2] VADv2 planning transformer输入包括planning token,scene token以及navi token导航/ego status token,通过planning token与scene的交互,最终输出每个action相应的概率,通过概率选出一条action。 通过真实人类轨迹数据集当中action的概率来约束预测action概率,同时保留常见的轨迹冲突代价loss。 planning token:通...