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PLUTO: Pushing the Limit of Imitation Learning-based Planning for Autonomous DrivingPLUTO: 推动基于模仿学习的自动驾驶规划的极限https://arxiv.org/abs/2404.14327AbstractWe present PLUTO, a powerful framework that Pushes

如下：1.我们在现实世界场景中测试了Openpilot系统，并得出结论，它确实可以在单一视觉设备上实现L2级别的自动驾驶。2.我们从头开始重新激活Openpilot的训练阶段，设计了Openpilot中Supercombo的网络结构，并在公共数据集上测试了我们重构的模型。OP-Deepdive与原始模型相当。3.这份技术报告作为研究社区在最终驾驶任务的规划和控制方面的端到端系统设计的起点，从工业大

国家可持续交通中心研究报告，加州大学。

具体而言，

在这项研究中，我们首次提出了一个闭环的基于机器学习的自动驾驶规划基准测试。尽管基于机器学习的运动规划器日益增多，但缺乏成熟的数据集和评价指标限制了该领域的发展。现有的自动驾驶车辆运动预测基准主要集中在短期运动预测上，而不是长期规划。这导致以往的研究采用基于 L2 指标的开环评估，这并不适用于长期规划的公正评价。我们的基准测试通过引入大规模的驾驶数据集、轻量级的闭环模拟器和专门针对运动规划的度量标准

思路参考：社群分享内容 | Lattice Planner规划算法路径的表示方法纵向位置s是关于时间t的多项式函数。s(t)=a0+a1t+a2t2+a3t3+a4t4+a5t5s(t)=a_0 + a_1t +a_2t^2 + a_3t^3+ a_4t^4+ a_5t^5s(t)=a0​+a1​t+a2​t2+a3​t3+a4​t4+a5​t5其各阶导数为：s(1)(t)=vs(t)=0+a1+

在这项研究中，我们首次提出了一个闭环的基于机器学习的自动驾驶规划基准测试。尽管基于机器学习的运动规划器日益增多，但缺乏成熟的数据集和评价指标限制了该领域的发展。现有的自动驾驶车辆运动预测基准主要集中在短期运动预测上，而不是长期规划。这导致以往的研究采用基于 L2 指标的开环评估，这并不适用于长期规划的公正评价。我们的基准测试通过引入大规模的驾驶数据集、轻量级的闭环模拟器和专门针对运动规划的度量标准

自动驾驶需要全面理解周围环境以实现可靠的轨迹规划。以前的工作依赖于密集的光栅化场景表示（例如，代理占用和语义地图）来进行规划，这在计算上很复杂，并且缺少实例级别的结构信息。在本文中，我们提出了VAD，这是一种端到端的向量化自动驾驶范例，它将驾驶场景建模为完全向量化的表示。VAD利用向量化的代理运动和地图元素作为显式的实例级规划约束，这有效地提高了规划的安全性。与传统的端到端规划方法相比，VAD通过

球面网格之间的一种双线性插值方法原文：An Alternative Bilinear Interpolation Method Between Spherical Grids摘要在地球科学研究中，传统的双线性插值已被广泛用于球体表面逻辑矩形网格之间的重新映射。最近，已经提出了包括测地线网格在内的各种球形网格系统来解决由传统经纬度网格引起的奇异性问题。我们建议使用一种替代预先存在的双线性插值方法来重