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【CoRL2022】路径规划新SOTA!PlanT:通过目标级表示的可解释的规划Transformers
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关注公众号【自动驾驶之心】,后台回复“PlanT”获取论文代码等更多资料。 在复杂环境中规划最佳路线需要对周围场景进行有效推理。当人类驾驶员优先考虑重要的物体,忽略与决策无关的细节时,基于学习的规划者通常会从包含所有车辆和道路背景信息的场景的密集、高维网格表示中提取特征。在本文中,我们提出了PlanT,这是一种在使用标准Transformers架构的自动驾驶环境中进行规划的新方法。PlanT基于具有紧凑目标级输入表示的模拟学习。通过这种表示,我们证明了关于自车路线的信息为规划道路布局提供了充分的背景。在具有挑战性的CARLA Longest6基准中,PlanT优于所有先前的方法(与专家的驾驶分数匹配),同时在推理过程中比基于像素的等效规划基准快5.3倍。此外,我们提出了一种评估方案,以量化规划者识别相关对象的能力,从而提供有关其决策的见解。我们的结果表明,PlanT可以可靠地聚焦场景中最相关的目标,即使该目标在几何上很遥远。
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