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        CVPR'24 Navsim挑戰賽冠軍方案!NVIDIA Hydra-MDP:端到端自動駕駛規劃新范式 | 公開課預告

        AIGC動態8個月前發布 智猩猩GenAI
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        CVPR'24 Navsim挑戰賽冠軍方案!NVIDIA Hydra-MDP:端到端自動駕駛規劃新范式 | 公開課預告

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        原標題:CVPR'24 Navsim挑戰賽冠軍方案!NVIDIA Hydra-MDP:端到端自動駕駛規劃新范式 | 公開課預告
        關鍵字:范式,模型,猩猩,視覺,知識
        文章來源:智猩猩GenAI
        內容字數:0字

        內容摘要:


        端到端自動駕駛目前逐漸被認為是實現完全自動駕駛的最優解,受到了學術界和產業界的廣泛關注。然而,最近的研究表明,近年來涌現的不少端到端自動駕駛模型,在規劃范式上存在一定問題。
        近期,NVIDIA 研究團隊提出了一種新型的端到端自動駕駛框架 Hydra-MDP。在 CVPR 2024 NAVSIM(大規模端到端駕駛)挑戰賽中,Hydra-MDP 獲得了第一名和創新獎,并且在 nuPlan 基準測試中的表現優于當前最先進的規劃器。
        Hydra-MDP 框架采用新穎的多教師、學生-教師知識蒸餾架構,整合了來自人類和基于規則的規劃器的知識。借助基于規則的教師知識,Hydra-MDP 可以學習環境如何以端到端的方式影響規劃,而不是求助于無差別的后處理,使其在不同駕駛環境和條件下的通用性有了顯著提高。有別于其他端到端模型所主要采用的“單模式規劃+單目標學習”或“多模式規劃+單目標學習”規劃范式,Hydra-MDP 開創了“多模式規劃+多目標學習”這一全新規劃范式。Hydra-MDP 將為基于機器學習的規劃系統在自動駕駛中的應用開辟一條前景廣闊的道路,有望推動端到端自動駕駛的大規模實現。為了幫助開發者


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