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CVPR 2023 Award Candidate | 自动驾驶通用算法框架UniAD
亮点速览
自动驾驶是一项高度复杂的技术，必要多个学科领域的知识和技术，蕴含传感器技术、机械进建、蹊径规划等方面。自动驾驶还必要适应分歧的路路规定和交通文化，与其他车辆和行人进行优良的交互，以实现高度靠得住和安全的自动驾驶系统。
面对这种复杂的场景，大部门自动驾驶有关的工作都聚焦在具体的某个？，关于框架性的钻研则相对匮乏。自动驾驶通用算法框架——Unified Autonomous Driving（UniAD）初次将检测、跟踪、建图、轨迹预测，占据栅格预测以及规划整合到一个基于 Transformer 的端到端网络框架下， 美满符合了 “多工作”和“高机能”的特点，可称为自动驾驶中的技术突破。
通过上海人为智能尝试室青年钻研员李弘扬、陈立的分析（上图），相信各人有所相识，接下来给各人具体论述为什么UniAD会诞生。这必然会回到一个问题：为什么之前的模型没有同时做到这么多的工作呢？这还要从自动驾驶的框架讲起。
上图所示为自动驾驶UniAD框架对比（a）？榛╞）多工作？椋╟）端到端自动驾驶？。现有自动驾驶系统可大体归为三类：
1. ？榛
每个模型掌管单独的子工作，优势在于易于调试迭代，但是解耦就会迷失最优性，各个？榈挠呕副瓴⒉皇且约菔晃钪罩副，并且每个？榈奈蟛罨岽莸街蟮哪？。
2. 多工作？
多工作范式利用一个共享的特点提取器来实现多个子工作，益处是节俭推算成本，弊端在于分歧工作之间可能会存在负面影响。
3. 端到端（End-to-end，E2E）？
端到端范式以最终的驾驶机能为指标，具体又能够细分为两种范式：隐式的端到端和显式的端到端。其中隐式端到端是以传感器数据作为输入，直接输出规划或者节造指令。这种范式的益处是较为简洁，弊端是不足可诠释性，难以调式及迭代。显式端到端则是将多个？橄碓诙说蕉四Ｐ椭，每个？橛懈髯缘氖涑，并且会将提取到的特点传递到下游工作。
我们对目前显式端到端自动驾驶工作进行了比力：
能够发现，大无数工作都关注了感知、决策和规划三部门，但具体工作存在差距，且没有框架融合所有的工作。那为什么会出现这种情况呢？一方面受限于对自动驾驶的意识，钻研者们没有对工作之间的关联和构建方式钻研明显；另一方面受限于模型的最终成效，或许有人已经尝试过把全数工作融合，但是成效欠安。
为了探求这一问题，UniAD初次将所有检测、跟踪、建图、轨迹预测、占据栅格预测与规划都蕴含进来，从实现方面解决了这一难点。另一方面，通过严格的消融尝试发现，在正确的融合方式下，所有的工作对最终的驾驶机能都有收益。至此，本自动驾驶项目为相识决现实问题而来。
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那为什么东升国际官网模型能够解决分歧工作的融合难的问题，从而实现多工作和高机能呢？让我们起头揭晓我们自动驾驶技术的真身：
整体而言，UniAD利用多组query实现了全栈Transformer的端到端模型。如图所示，UniAD由2个感知？，2个预测？橐约耙桓龉婊？樽槌。其中感知和预测？槭峭ü齌ransformer架构进行预测，每个？槭涑龅奶氐慊岽莸街蟮哪？槔锤ㄖ掠喂ぷ。
技术成效展示
UniAD在nuScenes数据集中的所有工作都达到了SOTA，尤其是预测和规划部门，以下是部门技术成效：
晴天直行
UniAD能够感知左前方期待的玄色车辆，预测其将来轨迹（即将左转驶入自车的车路），并立即减速以进行避让，待玄色驶离后再复原正常速度直行。
晴天转弯
得益于UniAD的地图宰割？，其能够沿着宰割得到的路路结构当令地转弯。
雨天直行
在视野滋扰较大的雨天环境中，UniAD也能感知到周围车辆进行正常行驶。
雨天转弯
在视野滋扰较大且场景复杂的十字路口，UniAD能通过度割？樘焐致房诘恼迓仿方峁梗ㄈ缬也BEV图中的绿色宰割了局所示），并实现大幅度的左转。
夜晚直行
在夜晚视野变暗的情况下，UniAD依然能感知到前方以及右侧的车辆（双车路场景），确保自车行驶。
夜晚转弯
在夜晚视野变暗的情况下，UniAD能感知到前车并实现先静止，后左转的规划。
将来瞻望
但愿UniAD能充分利用此刻海量数据驱动的优势，在将来实现高阶的自动驾驶人为智能。
