GenAD: Innowacyjne badania prowadzące do nowej ery autonomicznej jazdy

W najnowszym artykule „GenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving” opublikowanym wspólnie przez Berkeley, Huituo i Instytut Automatyki Chińskiej Akademii Nauk zaproponowano nowy paradygmat kompleksowej jazdy autonomicznej. Kluczem do tych badań jest przewidzenie ewolucji pojazdu i jego otoczenia w przeszłych scenariuszach i na tej podstawie wykorzystanie wariacyjnego autoenkodera do poznania przyszłego rozkładu trajektorii w ukrytej przestrzeni strukturalnej w celu uzyskania wcześniejszego modelowania trajektorii. Ta metoda reprezentacji scen skupiona na instancjach, w połączeniu z interakcjami mapy i auto-agenta wyższego rzędu, może kompleksowo i zwięźle opisać scenariusze jazdy autonomicznej.