GraphAD：用于端到端自动驾驶的交互场景图
计算机视觉与模式识别
2024-04-09 v2
摘要
对自车、道路智能体与地图要素之间的复杂交互进行建模，一直是安全关键型自动驾驶的重要组成部分。以往的端到端自动驾驶工作依赖注意力机制处理异构交互，这无法捕捉几何先验且计算量大。本文提出交互场景图（Interaction Scene Graph, ISG）作为一种统一方法，对自车、道路智能体与地图要素之间的交互进行建模。基于ISG表示，驾驶智能体从最具影响力的要素中聚合关键信息，包括存在潜在碰撞的道路智能体与需遵循的地图要素。由于省去了大量不必要的交互，这种基于场景图的更高效框架能够聚焦于不可或缺的连接，从而带来更好的性能。我们在nuScenes数据集上评估了所提出的端到端自动驾驶方法。与强基线相比，本方法在全栈驾驶任务（包括感知、预测和规划）中均显著胜出。代码将发布于 https://github.com/zhangyp15/GraphAD。
引用
@article{arxiv.2403.19098,
title = {GraphAD: Interaction Scene Graph for End-to-end Autonomous Driving},
author = {Yunpeng Zhang and Deheng Qian and Ding Li and Yifeng Pan and Yong Chen and Zhenbao Liang and Zhiyao Zhang and Shurui Zhang and Hongxu Li and Maolei Fu and Yun Ye and Zhujin Liang and Yi Shan and Dalong Du},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.19098},
year = {2024}
}
备注
project page: https://github.com/zhangyp15/GraphAD