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

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