CVPR'24 Navsim挑战赛冠军方案！NVIDIA Hydra-MDP：端到端自动驾驶规划新范式 | 公开课预告

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原标题：CVPR'24 Navsim挑战赛冠军方案！NVIDIA Hydra-MDP：端到端自动驾驶规划新范式 | 公开课预告
关键字：范式,模型,猩猩,视觉,知识
文章来源：智猩猩GenAI
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内容摘要：

端到端自动驾驶目前逐渐被认为是实现完全自动驾驶的最优解，受到了学术界和产业界的广泛关注。然而，最近的研究表明，近年来涌现的不少端到端自动驾驶模型，在规划范式上存在一定问题。
近期，NVIDIA 研究团队提出了一种新型的端到端自动驾驶框架 Hydra-MDP。在 CVPR 2024 NAVSIM（大规模端到端驾驶）挑战赛中，Hydra-MDP 获得了第一名和创新奖，并且在 nuPlan 基准测试中的表现优于当前最先进的规划器。
Hydra-MDP 框架采用新颖的多教师、学生-教师知识蒸馏架构，整合了来自人类和基于规则的规划器的知识。借助基于规则的教师知识，Hydra-MDP 可以学习环境如何以端到端的方式影响规划，而不是求助于无差别的后处理，使其在不同驾驶环境和条件下的通用性有了显著提高。有别于其他端到端模型所主要采用的“单模式规划+单目标学习”或“多模式规划+单目标学习”规划范式，Hydra-MDP 开创了“多模式规划+多目标学习”这一全新规划范式。Hydra-MDP 将为基于机器学习的规划系统在自动驾驶中的应用开辟一条前景广阔的道路，有望推动端到端自动驾驶的大规模实现。为了帮助开发者

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