无人驾驶-05-自动驾驶端到端技术的现状与分类
说起端到端，每个从业者可能都觉得会是下一代自动驾驶量产方案绕不开的点！特斯拉率先吹响了方案更新的号角，无论是完全端到端，还是专注于planner的模型，各家公司基本都投入较大人力去研发，小鹏、蔚来、理想、华为都对外展示了其端到端自动驾驶方案，效果着实不错，非常有研究价值。
为什么需要端到端
首先我们聊一下当前的主流自动驾驶方案，主要核心部分包括：感知模块、预测模块、规控模块。每个模块相对独立，感知模块给预测模块提供动静态障碍物信息；预测模块为规控模块提供规划的参考，规划再转换为控制指令。从传感器端到控制端，需要多个功能支持，这就不可避免导致了累积误差，一旦碰到问题，需要整个pipeline做分析。而且每个模块的优化，并不能保证整个系统达成最优解。
这个时候，就希望有一种模型能够完成感知信息的无损传递，即从传感器端到输出控制策略端，这也是端到端自动驾驶提出的原因。传统定义上感知和规划模块的对接一般是通过白名单（比如机动车、行人、甚至occ输出的非通用几何障碍物）的检测与预测来完成，是人为定义的规则和抽象。随着产品的迭代，每一次都需要添加各类case，设计各种博弈的策略，从模型训练到工程部署再到逻辑设计，时间和人力成本高昂。
而且这种方式无法罗列所有情况，那么是否可以通过对整个场景的学习抽象，无损的将所有信息传递给PnC部分？这就是我们期望的端到端。端到端核心是优化最终目标且全局可导，作为一个完整的优化任务来看，直接求最优解，而不是先求感知再求规控的最优解。
一、算法架构
二、端到端算法
三、一段式端到端有哪些流派
1、世界模型
2、VLA
传统机器人：
VLA机器人（大预言模型机器人）：
VLM（视觉大预言模型原理）
VLA借鉴 VLM 这种方式，被应用到机器人领域：
3、扩散模型
四、开源数据集
相关文章：
B站自动驾驶|端到端到VLA
为者常成，行者常至
自由转载-非商用-非衍生-保持署名（创意共享3.0许可证）
