BEV-Planner

BEV-Planner

端到端自动驾驶中车辆状态依赖分析与评估方法创新

BEV-Planner项目研究端到端自动驾驶中的关键问题。研究发现在nuScenes数据集上,模型过度依赖车辆状态而忽视感知信息。项目提出新的评估指标和基准方法,全面评估规划质量。研究结果质疑当前自动驾驶研究方向,建议重新审视现有方法。项目为自动驾驶领域提供新思路,包括道路遵循性评估和简单但有效的基线模型。

自动驾驶端到端模型ego状态开环评估路径规划Github开源项目

自我状态真的是开环端到端自动驾驶所需的全部吗?

arXiv | 知乎

https://github.com/NVlabs/BEV-Planner/assets/27915819/93afa127-813f-4d36-b4f2-84f6b8d9b905

引言

端到端自动驾驶最近成为了一个有前景的研究方向,旨在从全栈角度实现自主性。沿着这个方向,许多最新的研究都在nuScenes数据集上采用开环评估设置来研究规划行为。在本文中,我们通过深入分析并揭示更多细节中的问题,对此进行了更深入的探讨。我们最初观察到,nuScenes数据集由于其相对简单的驾驶场景,导致在包含自我状态(如自车速度)的端到端模型中对感知信息的利用不足。这些模型在未来路径规划中往往过度依赖自车状态。

除了数据集的局限性,我们还注意到当前的评估指标无法全面评估规划质量,可能导致从现有基准测试中得出偏颇的结论。为解决这个问题,我们引入了一个新的指标来评估预测轨迹是否遵循道路。

我们进一步提出了一个简单的基线模型,能够在不依赖感知标注的情况下达到有竞争力的结果。

鉴于当前基准和指标的限制,我们建议研究界重新评估相关的主流研究,并谨慎考虑继续追求最先进技术是否能得出令人信服和普遍适用的结论。

开始

1.环境配置

2.数据集准备

3.训练

4.评估

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