稀疏场景表示(SparseSceneRepresentation)：一种高效地针对性提取对端到端自动驾驶重要的场景信息的算法结构
2025-04-01 13:42:08
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在传统的感知-规划框架里，感知的目的是全量化尽可能多的获取精确的场景感知信息，让规划模块能有完备的输入以得出好的规划结果。这是由于传统框架模块化的设计使得感知无法获得规划的需求，所以只能尽可能多的提取有效信息给下游模块使用。对于感知而言，端到端最大的意义在于规划导向，也就是从全知全量的感知到可以学习的按需感知的变革。端到端架构打通了从轨迹生成任务到感知模块之间的反向传播通路，使一个可学习的而非人为设计的按需感知模块有可能成为自动驾驶的发展终局。基于人类先验知识定义的感知任务会约束模型的上限，而去除人为定义的可学习的感知模块，将极大减少模型对于标注资源和训练资源的需求，且按需感知的高效推理速度能使得端到端模型更快地走向大规模量产部署。
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