深度学习端到端可解释神经运动规划器

"End-to-end Interpretable Neural Motion Planner.pdf" 这篇论文提出了一种端到端可解释的神经运动规划器，旨在使自动驾驶汽车能够在复杂的都市环境中学习如何处理交通灯、礼让以及与其他道路用户交互。该模型综合考虑了原始激光雷达数据和高精度地图输入，输出可解释的中间表示形式，包括3D检测及其未来轨迹，以及定义了自驾车在规划时间内每个位置优劣的成本体积。 首先，这个模型的独特之处在于它能够处理原始的LIDAR数据和高清地图信息。LIDAR数据提供了周围环境的精确三维感知，而高清地图则包含了道路结构和其他关键信息，如车道线、交通标志等。通过将这两种数据源结合，模型能够构建出一个详尽的驾驶环境模型。 其次，模型生成的中间表示是可解释的3D检测和未来轨迹。这些3D检测帮助系统识别并理解周围的车辆、行人和其他物体，而未来轨迹预测则允许系统预测这些对象的行为，以便做出相应的决策。这种可解释性对于确保系统的安全性和可靠性至关重要，因为它允许人类开发者理解和验证模型的决策过程。 接下来，模型通过生成一个成本体积来评估自驾车可能采取的每一个位置。这个成本体积考虑了各种因素，如交通规则、障碍物的距离、速度限制等，为每个位置分配了一个成本值。模型会从所有可能的物理路径中选择具有最低学习成本的路径，这使得它能自然地捕捉到多模态行为，适应复杂和不确定的道路情况。 最后，论文通过在北美多个城市的实际驾驶数据上进行实验，证明了该方法的有效性。实验结果表明，该方法能够成功应对真实世界的驾驶挑战，包括交通灯控制、礼让规则以及其他道路用户的交互。 "End-to-end Interpretable Neural Motion Planner"是一种创新的自动驾驶解决方案，它结合了深度学习的预测能力与可解释性，以实现更加智能、安全的城市驾驶。这种方法对于推动无人驾驶技术的发展，尤其是解决复杂城市环境中的驾驶问题，具有重要意义。