AnchDrive는 자율 주행 분야에서 기존 생성 모델의 높은 계산 비용 문제를 해결하기 위해 확산 정책을 효과적으로 부트스트랩하는 엔드 투 엔드 자율 주행 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 순수한 노이즈로부터 디노이징하는 대신, 일반적인 주행 사전 지식의 정적 어휘와 동적, 상황 인식 궤적 집합에서 파생된 하이브리드 궤적 앵커를 사용하여 플래너를 초기화합니다. 동적 궤적은 밀집 및 희소 지각 특징을 처리하는 Transformer에 의해 실시간으로 디코딩됩니다. 확산 모델은 궤적 오프셋의 분포를 예측하여 이러한 앵커를 세분화하는 방법을 학습합니다. 이러한 앵커 기반 부트스트랩 설계를 통해 다양하고 고품질의 궤적을 효율적으로 생성할 수 있습니다. NAVSIM 벤치마크 실험 결과, AnchDrive는 새로운 최고 성능을 달성했으며 강력한 일반화 능력을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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확산 정책을 부트스트랩하여 계산 효율성을 높임.
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일반적인 주행 사전 지식과 동적 궤적을 결합한 하이브리드 앵커를 활용하여 궤적 생성의 품질과 다양성을 향상.
