地平线基于矢量表征和概率规划的端到端自动驾驶，推出「你好，开发者」自动驾驶技术专场
端到端自动驾驶正成为高阶智驾跨越体验拐点的必选项。实现真正的自动驾驶所面临的一大挑战是无法穷尽的Corner Case。对于智驾系统来说，不论给系统叠加多少规则和代码，都无法100%解决长尾场景的问题，而数据驱动的端到端能够感知世界、理解世界、认知世界，是迈向自动驾驶终局的更有效路径。
端到端自动驾驶深度学习人类驾驶行为，能够大幅提升智驾系统的拟人性，实现通行效率、驾驶拟人、场景通过率的全面突破，从而给用户在物理安全之上带来心理安全。然而不同于感知端到端，规控中存在着更多的不确定性。从环境信息到决策规划不具有明确的映射关系，对于同一场景，存在不同的合理的决策规划结果，因此，学习拟人的驾驶策略极具挑战性。
以往的基于学习的规划方法确定性地通过MLP回归出规划轨迹，无法应对环境信息和决策规划之间不明确的映射关系。同时基于神经网络输出的轨迹可能无法保证满足运动学约束，仍需要后端的轨迹优化。VAD初步探索了基于矢量化场景表征的端到端自动驾驶算法框架，在此基础上，VADv2首次将多模态概率规划引入端到端自动驾驶，用于解决判决式模型无法建模决策的天然多模态特性的问题，从而应对规划中的不确定性，有效提升决策的准确率。
VADv2以数据驱动的范式从大量驾驶数据中端到端学习驾驶策略，在Carla闭环榜单上，相比于此前的方案，VADv2大幅提升驾驶评分，实现SOTA性能，在无需规则后处理的情况下也能有良好的驾驶表现。
为了让大家进一步了解VADv2以及地平线在端到端自动驾驶领域的相关研发工作，7月30日19:30，地平线推出新一期地平线「你好，开发者」自动驾驶技术专场，主题为《基于矢量表征和概率规划的端到端自动驾驶》。
讲师首先介绍端到端自动驾驶的研究背景和发展现状，分享基于矢量表征的在线建图与自动驾驶方案，而后重点解析多模态概率规划端到端自动驾驶方案VADv2。最后，讲师同大家分享交流未来自动驾驶端到端的探索方向。
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