Probabilistic Planning 方案将规划空间离散为一个大型的规划空间表\mathbb{V}=\{a^i\}^N。V中每条轨迹都是从驾驶演示中采样得到的,因此自然满足自车的运动学约束。方案将每一个规划空间表达为a=(x_1,y_1,x_2,y_2,...,x_\mathrm{T},y_\mathrm{T}),每一个waypoint都表示未来的一个点。方案将每一...
这一篇论文相比VAD的初版论文,这一版的overview并没有给出一个很清晰的划分,这里根据个人理解将工作流分成了两部分:Planning inference & Training。 以下这一句话在文中至少出现了五遍,值得反复品鉴: VADv2 takes multi-view image sequence as input in a streaming manner, transforms sensor data into environmen...
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。
图1 规划中的不确定性 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...
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~ ...
为了应对这个问题,该论文提出了一种基于概率规划的端到端驾驶模型 VADv2。VADv2 通过将多视角图像序列作为输入,将传感器数据转换为环境令牌嵌入,输出动作的概率分布,并采样一个动作来控制车辆。该模型仅使用摄像头传感器,就可以在 CARLA Town05 基准测试上实现最先进的闭环性能,显著优于所有现有方法。此外,VADv2 ...