无人驾驶-09-从原始传感器数据到控制策略

一、完全端到端方法上半部分

1. 从原始传感器数据到控制策略

1）传统自动驾驶基本流程

• 模块化串联结构：采用感知→预测→规划→控制的串联部署方式，将复杂任务分解为更小的子任务
• 信息传递方式：下游模块接收上游模块的输出结果，存在模块间误差传导问题
• 规则驱动特性：基于规则的系统难以解决自动驾驶中的长尾问题

2）端到端自动驾驶基本流程

• 统一模型结构：用大规模神经网络取代传统模块化结构，子任务间通过特征进行信息传递
• 数据驱动优势：模型自主学习车辆控制所需特征，避免传统流程中的信息损失
• 特征传递机制：各模块间不再依赖中间结果，而是通过特征实现无损信息传递

3）端到端方法优势

• OOD问题处理：具备两阶段学习能力，能更好处理分布外(OOD)问题
• 长尾问题解决：数据驱动方式有效应对传统规则系统难以覆盖的极端场景
• 计算效率提升：集成统一模型减少模块间冗余计算，提升整体效率
• 误差传导控制：避免传统流程中模块间误差的累积放大效应

4）端到端方法分类

• 算法类型：包含UniAD、VAD、UAD等代表性算法（后续章节详解）
• 输入输出特性：直接从原始传感器数据（摄像头/激光雷达/毫米波雷达）到控制信号
• 辅助任务设计：可能包含辅助学习任务确保模型输出符合预期

为者常成，行者常至