Hydra-MDP: 面向更可靠的端到端自动驾驶规划框架

主讲人:李臻欣 | 复旦大学硕士

  • 开课时间

    2024.07.18 19:55

  • 课程时长

    49分钟

  • 学习人数

    513人次学习

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Hydra-MDP: 面向更可靠的端到端自动驾驶规划框架

端到端规划 (End-to-end planning) 被认为是实现自动驾驶的一个富有前景的方向。但最近的研究表明该类方法与所采用的数据集本身存在种种问题。在我们的Hydra-MDP中,我们利用来自人类和基于规则的教师的知识蒸馏来训练学生模型,从而学习在各种闭环评估指标下模型应如何决策。凭借基于规则的教师的知识,Hydra-MDP能够学习环境如何以端到端的方式影响规划。该方法在今年的CVPR Navsim挑战赛中获得第一名,展示了在不同驾驶环境和条件下的优异表现。

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端到端规划 (End-to-end planning) 被认为是实现自动驾驶的一个富有前景的方向。但最近的研究表明该类方法与所采用的数据集本身存在种种问题。在我们的Hydra-MDP中,我们利用来自人类和基于规则的教师的知识蒸馏来训练学生模型,从而学习在各种闭环评估指标下模型应如何决策。凭借基于规则的教师的知识,Hydra-MDP能够学习环境如何以端到端的方式影响规划。该方法在今年的CVPR Navsim挑战赛中获得第一名,展示了在不同驾驶环境和条件下的优异表现。

 

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