清华提出BEV感知和强化学习融合方法：实现感知和决策的无缝衔接
文章概要：
1. 本文提出了一种基于鸟瞰图和环视摄像头输入的深度强化学习（DRL）特征网络，以获得车辆周围完整的环境信息。基于经典的自动驾驶感知任务语义分割，对提出的特征提取网络从环视摄像头中提取的高维环境特征进行解码，并将解码后的信息可视化为环境中的其他车辆，提高了DRL的可解释性。
2. 端到端自动驾驶能够将感知、预测和规划统一为单一集成模型，为传统模块化方法提供了替代方案。与经典系统相比，其中感知、预测和规划的独立模块容易出现错误传播和计算复杂度高的问题。由于它可以大大减少手动规则代码的编写，端到端已逐渐成为智能网联汽车智能开发的主流趋势。
3. 本文提出了一种基于DRL的端到端自动驾驶框架，该框架集成了BEV。该系统结合了面向不同方向的摄像头的输入，并构建了环境的BEV表示。神经网络模块旨在从BEV数据中提取显著特征，捕获有关周围环境和车辆自身状态的相关信息。然后将提取的BEV特征输入到DRL代理中，该代理学习直接从感官输入中解码适当的驾驶策略，而无需对环境进行显式建模。通过结合BEV表示，所提出的框架旨在为DRL代理提供对驾驶场景的更全面和结构化的理解，并增强推理和做出更明智决策的能力，从而提高自动驾驶性能。据作者调研，本文是第一个将BEV和深度强化学习相结合用于端到端自动驾驶解决方案。
4. 本文提出了一种用于自动驾驶的新型端到端控制框架，该框架利用基于DRL的方法来集成感知和控制。作者的方法采用BEV特征提取网络将视觉输入转换为潜在特征，然后使用语义分割对其进行解码以提高可解释。作者通过将问题构建为部分可观察的马尔可夫决策过程来解决部分可观察性的挑战，从而增强了系统在环境数据不完整的情况下进行明智控制的能力。作者的方法通过提供强大的特征提取和解释机制，展示了自动驾驶的重大进步。它不仅提高了端到端控制策略的可解释性，还有助于使自动驾驶系统更加透明和可靠。未来的工作将侧重于改进深度预测和摄像头参数集成，以提高BEV特征提取的准确性和稳健。此外，作者计划探索现实世界的实现，以评估本文的方法在不同驾驶环境中的实际可行性。
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2. 端到端自动驾驶能够将感知、预测和规划统一为单一集成模型，为传统模块化方法提供了替代方案。与经典系统相比，其中感知、预测和规划的独立模块容易出现错误传播和计算复杂度高的问题。由于它可以大大减少手动规则代码的编写，端到端已逐渐成为智能网联汽车智能开发的主流趋势。
3. 本文提出了一种基于DRL的端到端自动驾驶框架，该框架集成了BEV。该系统结合了面向不同方向的摄像头的输入，并构建了环境的BEV表示。神经网络模块旨在从BEV数据中提取显著特征，捕获有关周围环境和车辆自身状态的相关信息。然后将提取的BEV特征输入到DRL代理中，该代理学习直接从感官输入中解码适当的驾驶策略，而无需对环境进行显式建模。通过结合BEV表示，所提出的框架旨在为DRL代理提供对驾驶场景的更全面和结构化的理解，并增强推理和做出更明智决策的能力，从而提高自动驾驶性能。据作者调研，本文是第一个将BEV和深度强化学习相结合用于端到端自动驾驶解决方案。
4. 本文提出了一种用于自动驾驶的新型端到端控制框架，该框架利用基于DRL的方法来集成感知和控制。作者的方法采用BEV特征提取网络将视觉输入转换为潜在特征，然后使用语义分割对其进行解码以提高可解释。作者通过将问题构建为部分可观察的马尔可夫决策过程来解决部分可观察性的挑战，从而增强了系统在环境数据不完整的情况下进行明智控制的能力。作者的方法通过提供强大的特征提取和解释机制，展示了自动驾驶的重大进步。它不仅提高了端到端控制策略的可解释性，还有助于使自动驾驶系统更加透明和可靠。未来的工作将侧重于改进深度预测和摄像头参数集成，以提高BEV特征提取的准确性和稳健。此外，作者计划探索现实世界的实现，以评估本文的方法在不同驾驶环境中的实际可行性。