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基于专家路线的端到端自动驾驶知识驱动扩散策略

Created by
  • Haebom

作者

徐成凯、刘嘉琪、郭一成、航鹏、孙健

大纲

本文旨在克服端到端自动驾驶的局限性，即难以在不同场景下生成自适应、稳健且可解释的决策。我们提出了一种知识驱动的扩散策略，称为 KDP（知识驱动扩散策略），它集成了生成式扩散模型和稀疏专家混合路由机制。扩散组件生成时间一致的动作序列，而专家路由机制通过激活上下文特定且可复用的专家来实现模块化知识组织。在各种自动驾驶场景中进行的大量实验表明，与现有方法相比，KDP 能够持续实现更高的成功率、更低的碰撞风险和更平稳的控制。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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基于知识的扩散策略（KDP）在自动驾驶中的成功应用。
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激活稀有专家并展示 Transformer 主干的有效性。
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由专家进行结构化专业化并验证跨场景的可重用性。
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为自动驾驶提供可扩展且可解释的范例。
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Limitations：
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论文中没有具体说明Limitations。
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