端到端自動駕駛目前逐漸被認為是實現完全自動駕駛的最優解，受到了學術界和產業界的廣泛關注。然而，最近的研究表明，近年來涌現的不少端到端自動駕駛模型，在規劃范式上存在一定問題。
近期，NVIDIA 研究團隊提出了一種新型的端到端自動駕駛框架 Hydra-MDP。在 CVPR 2024 NAVSIM（大規模端到端駕駛）挑戰賽中，Hydra-MDP 獲得了第一名和創新獎，并且在 nuPlan 基準測試中的表現優于當前最先進的規劃器。
Hydra-MDP 框架采用新穎的多教師、學生-教師知識蒸餾架構，整合了來自人類和基于規則的規劃器的知識。借助基于規則的教師知識，Hydra-MDP 可以學習環境如何以端到端的方式影響規劃，而不是求助于無差別的后處理，使其在不同駕駛環境和條件下的通用性有了顯著提高。
在簡要概述端到端自動駕駛后，李臻欣將介紹CVPR 2024 NAVSIM挑戰賽的背景。接下來，他將對比分析端到端模型的規劃范式，重點探討如何運用Hydra-MDP這一新范式實現大規模端到端駕駛。最后會對可視化效果進行分析及總結。
公開課信息
主 題?
《探索端到端自動駕駛規劃新范式》
提 綱?
1、端到端自動駕駛概述
2、CVPR 2024 大規模端到端駕駛挑戰賽背景
3、端到端模型的規劃范式對比及問題
4、借助 Hydra-MDP 新范式實現大規模端到端駕駛
5、可視化分析及總結
?主 講 人?
李臻欣，NVIDIA 自動駕駛團隊深度學習和計算機視覺方向
復旦大學碩士生在讀，師從吳祖煊教授與姜育剛教授。在 NVIDIA 的主要研究興趣方向為3D 視覺與自動駕駛。提出過 BEVNext、Hydra-MDP 工作。Hydra-MDP 方法在2024年的 CVPR Navsim 挑戰賽中獲得第一名。
?直 播 時 間?
9月10日 19:00
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