迈向端到端自动驾驶：端到端矢量地图在线构建方法和基于矢量化表征的端到端自动驾驶算法VAD
随着科技的不断进步，自动驾驶汽车行业正迎来一项具有潜力的革命性技术——端到端自动驾驶。端到端自动驾驶是一种全新的自动驾驶技术，它将感知、决策和控制集成到一个单一的深度学习神经网络中，无需复杂的中间模块。这意味着汽车可以直接从传感器数据中学习并作出决策，以安全而高效地导航城市道路。端到端方案基于数据驱动的方式优化整个系统，打通了各个模块的壁垒，并减少了繁琐的后处理，具有很高的研究价值。
而我们将要讲到的便是端到端自动驾驶两大突破性探索成果：端到端矢量地图在线构建方法和基于矢量化表征的端到端自动驾驶算法VAD。
高精地图虽能够提供丰富的场景先验信息并显著降低自动驾驶的实现难度，但其固有的局限性也阻碍了更广泛的落地应用。在近几年的发展之下，自动驾驶的技术路线逐渐明朗，“轻地图、重感知” 慢慢成为业界的共识。在“去高精地图”的趋势下，2022年8月，地平线和华中科技大学提出端到端矢量地图在线构建方法MapTR，MapTR秉承简约高效的设计原则， 实现了实时的高质量的在线地图构建， 可以在轻地图算法方案中作为高精地图的代替或补充。作为MapTR的后续工作，MapTR v2在MapTR基础上实现进一步突破。
在MapTR的基础上，MapTR v2成功做到了：
1）实现车道级拓扑（高精地图逻辑层）的建模和学习
2）拓展至三维建图
3）采用解耦的自注意力机制
4）引入one-to-many匹配和深度/语义信息作为辅助监督。
有了趁手好用的矢量地图，只有再配上基于矢量场景的定制化自动驾驶算法框架，才可以真正强强联合，大展身手。在这个方面，地平线也进行了积极的探索研究，并得出了创新性的相关成果。在ICCV 2023上，地平线和华中科技大学提出基于矢量化场景表征的端到端自动驾驶算法——VAD。VAD摈弃了栅格化表征，对整个驾驶场景进行矢量化建模，并利用矢量环境信息对自车规划轨迹进行约束。相比于之前的方案，VAD在规划性能和推理速度上都具有非常明显的优势。
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