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先看一篇論文

2311.18636 (arxiv.org)

這篇論文里有一個非常好的圖

比較了一下模塊化任務(wù)(級聯(lián)任務(wù))和端到端自動駕駛的區(qū)別

首先什么叫模塊化任務(wù)(級聯(lián))

如上圖所示,左邊的方塊中的子方塊,是展示了自動駕駛獲取數(shù)據(jù)的途徑,這里包括:

  • LiDARs(激光雷達(dá)):使用激光束創(chuàng)建周圍環(huán)境的高分辨率3D地圖。它們對于檢測障礙物、測量距離和提供詳細(xì)的空間信息至關(guān)重要。
  • Cameras(攝像頭):用于視覺感知,幫助系統(tǒng)識別交通信號、道路標(biāo)志、車道標(biāo)記以及其他車輛和行人。攝像頭提供的高分辨率圖像對于目標(biāo)檢測和分類非常重要。
  • RADARs(雷達(dá)):使用無線電波檢測物體并測量其距離和速度。雷達(dá)在惡劣天氣條件下(如霧或大雨)尤其有用,因?yàn)樵谶@些條件下攝像頭和激光雷達(dá)可能表現(xiàn)不佳。
  • HD Maps(高精度地圖):提供詳細(xì)的道路信息,包括車道結(jié)構(gòu)、交通標(biāo)志和地理特征,幫助車輛準(zhǔn)確定位和導(dǎo)航。
  • IMU(慣性測量單元):使用加速度計和陀螺儀測量車輛的加速度和角速度,提供精確的運(yùn)動信息,有助于定位和穩(wěn)定控制。
  • GPS(全球定位系統(tǒng)):提供車輛的地理位置信息,結(jié)合其他傳感器數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)厘米級的精確定位。

以上的各種sensor其實(shí)可以看出來大部分的自動駕駛的輸入其實(shí)天生就是多模態(tài)的,但是可以任務(wù)比如純視覺方案(特斯拉)它就不是多模態(tài)的嗎?

這是一個錯誤的理解,特斯拉的純視覺方案在訓(xùn)練時有text指令的輸入,所以它也是多模態(tài)的。

或者目前可了解到的,只有特斯拉實(shí)現(xiàn)了端到端的模型,是不是只有純視覺方案才有資格稱得上端到端?這些概念都是錯誤的。

這個也是不正確的理解,那讓我們看一下怎么定義端到端。

如圖所示,傳統(tǒng)的自動駕駛的流程是由多個模型組成的(有些模塊甚至不能嚴(yán)格成為模型),比如上面的一個概述:

  1. Perception(感知):感知模塊負(fù)責(zé)處理來自各種傳感器的數(shù)據(jù)(如攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)),識別并理解車輛周圍的環(huán)境。這包括檢測其他車輛、行人、道路標(biāo)志、交通信號燈等。
  2. Localization(定位):定位模塊通過融合GPS、高精度地圖、IMU(慣性測量單元)等數(shù)據(jù),確定車輛在環(huán)境中的準(zhǔn)確位置。這是確保車輛能夠正確導(dǎo)航和執(zhí)行路徑規(guī)劃的基礎(chǔ)。
  3. Tracking(跟蹤):跟蹤模塊持續(xù)監(jiān)控并預(yù)測周圍移動物體的位置和速度,例如其他車輛和行人,以便系統(tǒng)能夠做出及時和準(zhǔn)確的反應(yīng),避免碰撞。
  4. Path Planning(路徑規(guī)劃):路徑規(guī)劃模塊基于感知和定位信息,計算車輛從當(dāng)前地點(diǎn)到目的地的最優(yōu)路徑。該路徑需要考慮道路狀況、交通法規(guī)和動態(tài)障礙物等因素。
  5. Decision Making(決策):決策模塊根據(jù)感知、定位和路徑規(guī)劃的信息,決定車輛的具體行動。例如,選擇何時變道、超車或停車等待,這些決策都需要綜合考慮安全性和效率。
  6. Controls(控制):控制模塊將決策模塊的輸出轉(zhuǎn)換為具體的車輛操作指令,如轉(zhuǎn)向、加速、制動等。確保車輛按照規(guī)劃的路徑和速度安全行駛。

這些模塊協(xié)同工作,構(gòu)成了一個完整的自動駕駛系統(tǒng),能夠感知環(huán)境、確定位置、規(guī)劃路徑、做出決策并執(zhí)行控制指令,實(shí)現(xiàn)自動駕駛的功能。

這些模塊,各自有各自的訓(xùn)練任務(wù),而且后一個模塊,一般依賴于前一個模塊的輸出質(zhì)量。

比如如果你感知做的很垃圾,那么很不幸的是,你的跟蹤,路徑規(guī)劃,決策啥的,都會受到影響。

另外對于開發(fā)模式來講,傳統(tǒng)的自動駕駛,感知肯定是感知組,拿CV模型做一些工作。

那么決策組里面,很多根本和大模型是不沾邊的,是基于非常多人的一個team。來寫各種駕駛情況下的policy,通過tree或者其他的可解釋的算法來對感知送過來的output來進(jìn)行決策。

那么對于端到端的自動駕駛來講,這些以上的模塊絕大多數(shù)都集成在一個模型里,大概這樣

一般來講目前能做到純粹上面的那種模式,直接sensor拿到input,進(jìn)一個端到端的模型,最后直接出控制信號,讓比如方向盤剎車來覺得的這種少之又少,相當(dāng)于你直接拿encoder的各種模態(tài)的外界信息,去做一個loss function為控制信號的模型,這個多少還有點(diǎn)那個的,至少損失函數(shù)不是特別好定義(你整個車多少控制單元呢)。

相當(dāng)而言,下面的這個方式,比較好容易被接受,就是把感知,預(yù)測,決策這些模塊在一個模型了,planning和control這些不用放在模型里執(zhí)行,在模型外,可以寫一些兜底的策略,比如緊急避障,緊急剎車,限速啥的。(據(jù)傳聞,特斯拉的FSD12,現(xiàn)在主要是這個模式,應(yīng)該也沒做到第一種形態(tài))

我剛到西安,我估計這個內(nèi)容很多人感興趣,但是確實(shí)寫著寫著有點(diǎn)累了,先寫到這吧,當(dāng)個連載來更,蘿卜快跑,fsd12啥的后面寫

http://www.risenshineclean.com/news/52797.html

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