【论文精读】PlanT: Explainable Planning Transformers via Object-Level Representations

1 基本信息

院校:德国的图宾根大学

网站:https://www.katrinrenz.de/plant

2 论文背景

2.1 现有问题

现在的基于学习的方法使用高精地图和BEV,认为准确的(达到像素级的pixel-level)场景理解是鲁棒的输出的关键。recovering pixel-level BEV information from sensor inputs。

2.2 作者的想法

作者认为这么丰富的信息是不必要的,仅仅使用低维的(物体级的object-level)特征------周车和routing信息即可。

3 解决办法

3.1 Tokenization

tokenization是指从场景如何获取token的过程。作者用的carla,细节略。直接看的得到的token。

Vt是车辆信息,St是routing信息。包含类型z,相对于自车的bouding box的位置x和y,长宽h和w,方向fai,一共6维。

3.2 Token Embeddings

将tokens输入给一个线性层,原来的6维变成H(hidden)维,再分别加入偏置ev和es,得到e。

3.3 自车规划任务

输入是3.2的线性化后的Vt+St和一个cls token(H维),transformer采用了BERT架构,输出采用GRU,通过自回归的方式输出Wx2的轨迹点。

3.4 周车预测任务

将transformer的输出h(每个周车都有h),经过一个线性层linear layer预测速度/位置/方向等。

3.5 loss设计

自车规划任务:自车轨迹的l1loss。

周车预测任务:交叉熵损失。

相关推荐
arbboter29 分钟前
【AI插件开发】Notepad++ AI插件开发1.0发布和使用说明
人工智能·大模型·notepad++·ai助手·ai插件·aicoder·notepad++插件开发
HiEV3 小时前
最高支持高速L3商用,华为发布ADS 4智驾系统
自动驾驶·汽车
胡攀峰10 小时前
第12章 微调生成模型
人工智能·大模型·llm·sft·强化学习·rlhf·指令微调
硅谷秋水17 小时前
CoT-Drive:利用 LLM 和思维链提示实现自动驾驶的高效运动预测
人工智能·机器学习·语言模型·自动驾驶
硅谷秋水19 小时前
ORION:通过视觉-语言指令动作生成的一个整体端到端自动驾驶框架
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·语言模型·自动驾驶
HuggingFace20 小时前
大模型评估排障指南 | 关于推理
大模型
dundunmm20 小时前
【每天一个知识点】如何解决大模型幻觉(hallucination)问题?
人工智能·数据挖掘·大模型
yanlaifan21 小时前
汽车自动驾驶介绍
自动驾驶
测试老吴1 天前
Dify升级-linux环境下使用zip离线安装方式部署升级
大模型·dify·测试应用
whuzhang162 天前
3DGS之齐次坐标
人工智能·3d·自动驾驶