GenAD：引領自動駕駛新紀元的創新研究

由柏克萊分校、慧拓和中科院自動化所共同發布的最新論文"GenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving"，提出了一個全新的端到端自動駕駛範式。研究的關鍵在於預測自車及周圍環境在過去場景下的演變情況，並以此為基礎，運用變分自動編碼器學習結構潛空間中的未來軌跡分佈，實現軌跡先驗建模。這種以實例為中心的場景表示方法，結合高階的地圖-自我-代理交互作用，能全面且緊湊地描述自動駕駛場景。