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香港大学最新 | 助力量产!DriveCoT:开环端到端驾驶数据集和Benchmark
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近年来,端到端自动驾驶技术取得了显著进展,表现出系统简单性和在开环和闭环设置下竞争性驾驶性能的优势。然而,端到端驾驶系统在驾驶决策方面缺乏可解释性和可控性,这阻碍了其在真实世界中的部署。本文利用CARLA模拟器收集了一个全面的端到端驾驶数据集,名为DriveCoT。它包含传感器数据、控制决策和思维链标签,用于指示推理过程。利用CARLA排行榜2.0中具有挑战性的驾驶场景,这些场景涉及高速驾驶和换道,并提出了一个基于规则的专家策略来控制车辆,并为其推理过程和最终决策生成了真值标签,覆盖了不同驾驶方面和最终决策的推理过程。该数据集可以作为一个开环端到端驾驶基准,可评估各种推理方面的准确性和最终决策。此外,我们提出了一个名为DriveCoT-Agent的基线模型,它是在我们的数据集上训练的,用于生成推理链预测和最终决策。经过训练的模型在开环和闭环评估中表现出很强的性能,证明了我们提出的数据集的有效性。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2403.16996 项目链接:https://drivecot.github.io/
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