DU驱动：端到端自动驾驶的虚拟域统一与性能提升

"本文主要探讨了端到端自动驾驶系统中面临的挑战，特别是关于域转移和模型性能的问题。作者提出了一种名为DU驱动的无监督真实到虚拟域统一框架，旨在解决这些问题并提升自动驾驶的预测性能。 端到端自动驾驶是当前自动驾驶技术的一个热门研究领域，它直接将视觉输入转化为驾驶决策，简化了传统系统的复杂性。然而，这种模型通常缺乏可解释性，并且在性能上可能不如其他中间表示模型。例如，中介感知模型如语义分割和对象检测虽能提供更好的性能，但它们需要大量的标注数据，特别是在大规模数据集上，这成本高昂且难以获取。 DU驱动框架的核心在于利用虚拟数据，尤其是从驾驶模拟器中收集的数据，来克服这些挑战。它首先将实际驾驶数据转换为虚拟环境中的等效简化表示，减少了域之间的差异，从而增强了模型的泛化能力。这种转换后的虚拟表示更易于处理，更接近于预测任务所需的最小充分统计量，减轻了模型的信息瓶颈问题，进而提升了预测性能。 此外，DU驱动框架的一大优点是利用了无限且免费的虚拟数据注解，这使得模型能够从大量数据中学习，而无需依赖昂贵的实地标注。实验证实，DU驱动在多个公共驾驶数据集和驾驶模拟器上的表现优于现有方法，证明了其优越的性能和解释性。 DU驱动框架为端到端自动驾驶提供了一个创新的解决方案，通过虚拟域统一和无监督学习，提高了模型的泛化能力和预测精度，降低了对大量标注数据的依赖，为未来自动驾驶技术的发展开辟了新的路径。"