GenAD: Bahnbrechende End-to-End-Lösung für autonomes Fahren

Das von Berkeley, Huituo und dem Institut für Automatisierung der Chinesischen Akademie der Wissenschaften gemeinsam entwickelte GenAD-Projekt hat einen neuen Trend im Bereich des autonomen Fahrens angeführt. Das Projekt schlägt ein innovatives End-to-End-Paradigma für autonomes Fahren vor, dessen Kern in der Vorhersage der Entwicklung des Fahrzeugs und seiner Umgebung in zukünftigen Szenarien liegt. GenAD verwendet Variations-Autoencoder, um die zukünftige Trajektorienverteilung im strukturellen latenten Raum zu lernen und die Trajektorien-Vormodellierung effektiv umzusetzen. Dieses Projekt hat den Code auf GitHub veröffentlicht, Link: https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/wzzheng/GenAD