超越UniAD！全球首个生成式端到端模型GenAD，再创SOTA（中科慧拓&中科院）

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今天自动驾驶之心为大家分享中科慧拓和中科院自动化所最新提出的GenAD—超越UniAD，生成式端到端自动驾驶最新SOTA！文章已经授权自动驾驶之心原创！如果您有相关工作需要分享，请在文末联系我们！

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本文作者 | Ruiqi Song&Xianda Guo

编辑 | 自动驾驶之心

写在前面

生成式人工智能（Generative AI）正催生出科技领域的一场创新革命，其中ChatGPT作为开创性的代表，展示了强大的自然语言处理和生成能力。本文将生成式人工智能（Generative AI）和端到端自动驾驶技术结合，提出生成式端到端自动驾驶GenAD。GenAD提出以实例为中心的场景表示，首先将周围场景转换为地图和感知实例。然后，使用变分自编码器在结构化隐空间中学习未来轨迹分布，用于轨迹先验建模。进一步采用时序模型来捕捉隐空间中的agent和自车运动，以生成更有效的未来轨迹。最终，GenAD通过在学习的结构化隐高斯空间分布中采样，并使用学习的时序模型生成未来信息，同时执行运动预测和规划。GenAD超越CVPR2023 best paper UniAD，在广泛使用的nuScenes基准测试中进行的实验证明，所提出的GenAD在以视觉为中心的端到端自动驾驶方面取得了SOTA的性能。

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.11502

• 代码链接：https://github.com/wzzheng/GenAD

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