无人驾驶新巅峰，UniAD一体化框架引领规划革命！

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#论文# #开源# CVPR 2023最佳论文奖|上海AI实验室、武汉大学及商汤科技发布感知决策一体化的自动驾驶通用大模型UniAD

“以路径规划为导向的自动驾驶”

【Planning-oriented Autonomous Driving】

论文链接：221210156Planning-orientedAutonomousDriving

开源项目: UniADpage

据悉这是近十年来计算机视觉三大顶级会议中（CVPR、ICCV、ECCV）第一篇以中国学术机构作为第一单位的最佳论文。   

现代自动驾驶系统的特点是按照感知、预测和规划的顺序执行模块化任务。为了执行广泛多样的任务并实现高级智能，当前的方法要么为每个任务部署独立的模型，要么组建包含多个独立任务头的多任务学习模型。然而，他们可能遭受累积错误或任务协调性不足的困扰。相反，本文认为应该设计和优化一个有利的框架，以追求最终的任务，即自动驾驶汽车的规划。基于此，本文重新分析和研究了感知和预测中的关键组件，并对任务的优先级进行了排序，以便所有这些任务都有助于规划。   

本文介绍了统一自动驾驶框架( UniAD )，这是一个最新的一体化框架，它将全栈自动驾驶任务整合到一个深度神经网络中。它通过精心的设计可以发挥每个模块的优势，并从全局的角度为智能体交互提供互补的特征抽象。任务之间通过统一的查询接口进行通信，以方便进行规划。本文在具有挑战性的nuScenes数据集基准上实例化UniAD。通过大量的消融实验证明，本文的框架在所有方面的性能大大超过以前的SOTA。代码和模型都已经开源。

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