深入解读CVPR'24 大规模端到端驾驶挑战赛冠军方案 Hydra-MDP 【附27页PPT】

導讀：

9月10日(ri)，由智(zhi)猩猩聯合 NVIDIA 策劃(hua)推出的「智(zhi)猩猩公開課 NVIDIA 端(duan)(duan)(duan)(duan)到端(duan)(duan)(duan)(duan)自動(dong)駕(jia)(jia)駛專場」順利完結。NVIDIA 自動(dong)駕(jia)(jia)駛團(tuan)隊(dui)深度學習和計算機視覺方向(xiang)的李臻(zhen)欣以(yi)《探索端(duan)(duan)(duan)(duan)到端(duan)(duan)(duan)(duan)自動(dong)駕(jia)(jia)駛規(gui)劃(hua)新范式》為主題進行(xing)了直播(bo)講解。

本次公開課聚焦 NVIDIA 研究團隊今年提出的新型端到端自動駕駛框架 Hydra-MDP 。該框架在 CVPR 2024 NAVSIM（大規模端到端駕駛）挑戰賽中，獲得了第一名和創新獎，并且在 nuPlan 基準測試中的表現優于當前最先進的規劃器。Hydra-MDP 的出現，為基于機器學習的規劃系統在自動駕駛中的應用開辟出一條前景廣闊的道路，有望推動端到端自動駕駛的大規模實現。
深入解讀CVPR’24 大規模端到端駕駛挑戰賽冠軍方案 Hydra-MDP 【附27頁PPT】

在(zai)此(ci)次公(gong)開課中(zhong)，李臻(zhen)欣(xin)首先(xian)介(jie)紹了 UniAD、VAD、BEV-Planner、PDM-Planner 四種端(duan)到端(duan)模型的特(te)點，并對(dui)開環(huan)端(duan)到端(duan)規劃面臨的諸(zhu)多問題進行了總結，包括對(dui)自(zi)車狀態(tai)過(guo)分依賴、數(shu)據(ju)集不(bu)平衡、開環(huan)的規劃不(bu)考慮(lv)誤(wu)差的累計，等(deng)等(deng)。之后，他對(dui)? CVPR 2024 NAVSIM 挑戰賽的背景進了簡要介(jie)紹。

在接下來的講解(jie)中，李臻欣針對當前端到端模(mo)型采用的“單(dan)模(mo)態規(gui)劃(hua) + 單(dan)目(mu)標(biao)學習(xi)”、“多(duo)(duo)模(mo)態規(gui)劃(hua) + 單(dan)目(mu)標(biao)學習(xi)規(gui)劃(hua)”這兩種主流范(fan)式(shi)(shi)的特點及其(qi)存在的問(wen)題，進行了(le)(le)對比分析(xi)。之(zhi)后(hou)他重點對 Hydra-MDP 提出的“多(duo)(duo)模(mo)式(shi)(shi)規(gui)劃(hua)+多(duo)(duo)目(mu)標(biao)學習(xi)”這一新規(gui)劃(hua)范(fan)式(shi)(shi)進行了(le)(le)重點講解(jie)。

最后，李臻欣從感知網(wang)絡、軌跡解碼器和(he)多(duo)目標、多(duo)頭蒸餾模塊三(san)部(bu)分對(dui) Hydra-MDP 的(de)模型(xing)架構進行了深入講解，并通(tong)過試驗數據展示了 Hydra-MDP 在 NAVSIM Benchmark 上的(de)性能，及其在地圖結構理解、長尾物體超越和(he)駕駛員不(bu)確(que)定(ding)意(yi)圖處理場景下的(de)表(biao)現。

目前，此次公開課的課件PPT已上傳至本公眾(zhong)號(hao)【智(zhi)猩(xing)猩(xing)】，大家可以在后(hou)臺回復關鍵詞“端到端”進(jin)行獲取和學習。

完整回放

錯(cuo)過本次(ci)公(gong)開課(ke)直播的朋友，可以點(dian)擊鏈接觀看(kan)「智(zhi)猩猩公(gong)開課(ke) NVIDIA 端到(dao)端自動駕駛專場」完整回放(fang)。

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